lstmmatlab多输入多输出详细代码

以下是一个使用MATLAB中的LSTM网络处理多个输入和多个输出的示例代码：

% 假设有两个输入矩阵 X1 和 X2，形状分别为 [numSamples, inputSize1] 和 [numSamples, inputSize2]
X1 = randn(100, 10);
X2 = randn(100, 5);

% 假设有两个输出矩阵 Y1 和 Y2，形状分别为 [numSamples, outputSize1] 和 [numSamples, outputSize2]
Y1 = randn(100, 3);
Y2 = randn(100, 2);

% 将输入矩阵合并为一个输入矩阵 X
X = cat(2, X1, X2);

% 创建 LSTM 网络
inputSize1 = size(X1, 2);
inputSize2 = size(X2, 2);
outputSize1 = size(Y1, 2);
outputSize2 = size(Y2, 2);
hiddenSize = 100;

layers = [
    sequenceInputLayer(inputSize1 + inputSize2)
    lstmLayer(hiddenSize, 'OutputMode', 'last')
    fullyConnectedLayer(outputSize1 + outputSize2)
    regressionLayer];

% 训练 LSTM 网络
options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 100);
net = trainNetwork(X, [Y1, Y2], layers, options);

% 预测输出
output = predict(net, X);
output1 = output(:, 1:outputSize1);
output2 = output(:, outputSize1+1:end);

这段代码首先生成了两个输入矩阵 X1 和 X2，以及两个输出矩阵 Y1 和 Y2。然后，它将输入矩阵合并为一个输入矩阵 X，使用 `cat` 函数将 X1 和 X2 连接在一起。

接下来，代码创建了一个 LSTM 网络，其中包含一个 LSTM 层和一个全连接层。LSTM 层接受输入矩阵 X，将其传递到 LSTM 单元中，并在最后一个时间步输出隐藏状态。全连接层将隐藏状态连接到输出层，生成最终的输出。

最后，代码使用 `trainNetwork` 函数训练 LSTM 网络，并使用训练好的网络对输入数据进行预测。预测的结果是一个输出矩阵 output，然后使用切片操作将其分成两个输出矩阵 output1 和 output2。

这是一个简单的示例，演示了如何使用 MATLAB 中的 LSTM 网络处理多个输入和多个输出。你可以根据自己的数据和需求进行相应的修改和扩展。