lstm预测 多输入多输出matlab

实现多输入多输出的 LSTM 模型预测可以参考以下步骤：

1. 准备数据：将多个输入和输出数据整理成矩阵形式，并将其分成训练集和测试集。

2. 定义 LSTM 模型：使用 Matlab 中的 lstmLayer 函数定义 LSTM 层，使用 sequenceInputLayer 函数定义序列输入层，使用 sequenceOutputLayer 函数定义序列输出层，然后使用 layerGraph 函数将这些层组装成一个网络模型。

3. 训练模型：使用 trainNetwork 函数对模型进行训练，可以设置训练参数，如迭代次数、批量大小、学习率等。

4. 预测结果：使用 predict 函数对测试集进行预测，得到多个输出结果。

5. 评估模型：使用评估指标，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等，对预测结果和实际结果进行比较，评估模型的性能。

以下是一个简单的多输入多输出的 LSTM 模型预测示例：

% 准备数据
load input.mat
load output.mat
XTrain = input(1:300, :);
YTrain = output(1:300, :);
XTest = input(301:end, :);
YTest = output(301:end, :);

% 定义 LSTM 模型
numFeatures = size(XTrain, 2);
numResponses = size(YTrain, 2);
numHiddenUnits = 200;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];

% 训练模型
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor', 0.1, ...
    'LearnRateDropPeriod', 50, ...
    'GradientThreshold', 1, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Plots', 'training-progress');
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

% 预测结果
YPred = predict(net, XTest);

% 评估模型
mse = mean((YPred - YTest).^2);
mae = mean(abs(YPred - YTest));
fprintf('MSE: %f\n', mse);
fprintf('MAE: %f\n', mae);

其中，input.mat 和 output.mat 分别为多个输入和输出数据，每行代表一个时刻的数据。在这个示例中，使用了一个包含一个 LSTM 层和一个全连接层的网络模型，学习率采用分段学习率策略，训练过程中每个 epoch 都会对数据进行随机重排，训练完成后对测试集进行预测并计算 MSE 和 MAE。