lstm预测 多输入多输出matlab

您好，使用LSTM进行多输入多输出的预测可以使用Matlab中的Deep Learning Toolbox来实现。以下是一个简单的示例代码：

% 加载数据
load data.mat

% 标准化数据
[Xtrain,~,Ztrain] = normalize(Xtrain,[],2);
[Ytrain,~,Ztrain2] = normalize(Ytrain,[],2);

% 定义LSTM网络结构
numFeatures = size(Xtrain,2);
numResponses = size(Ytrain,2);
numHiddenUnits = 200;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];

% 定义LSTM网络训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'MiniBatchSize',128, ...
    'ValidationData',{Xvalid,Yvalid}, ...
    'ValidationFrequency',30, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'Verbose',false);

% 训练LSTM网络
net = trainNetwork(Xtrain,Ytrain,layers,options);

% 预测
YPred = predict(net,Xtest);

% 反标准化数据
YPred = denormalize(YPred,Ztrain2,2);

在这个示例代码中，我们首先加载了数据，并对数据进行了标准化处理。然后我们定义了一个包含输入序列、LSTM层、全连接层和回归层的LSTM网络结构。接下来，我们定义了LSTM网络的训练选项，并使用训练数据对LSTM网络进行训练。最后，我们使用训练好的LSTM网络对测试数据进行预测，并将预测结果反标准化。