lstm多变量时间序列预测matlab代码

LSTM（长短期记忆网络）是一种适用于处理时间序列数据的深度学习模型。在MATLAB中，可以使用Deep Learning Toolbox中的lstmLayer函数和trainNetwork函数来构建和训练LSTM模型进行多变量时间序列预测。以下是一个简单的MATLAB代码示例：

% 导入时间序列数据
data = load('data.mat');
inputs = data.inputs;
targets = data.targets;

% 构建LSTM模型
numFeatures = size(inputs, 2);
numResponses = size(targets, 2);
layers = [
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(100, 'OutputMode', 'sequence')
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];
    
% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'ValidationData', {validationInputs, validationTargets}, ...
    'ValidationFrequency', 5, ...
    'Verbose', false);

% 训练LSTM模型
net = trainNetwork(inputs, targets, layers, options);

% 进行预测
testInputs = data.testInputs;
predictions = predict(net, testInputs);

上述代码假设您已经准备好输入数据（`inputs`）和目标数据（`targets`）作为MATLAB的.mat文件。通过load函数加载数据，并根据数据的维度构建LSTM模型。然后，使用trainingOptions函数设置训练选项，包括选择优化算法（此处为adam）和设置迭代次数、批大小等。接下来，使用trainNetwork函数对模型进行训练。最后，可以使用predict函数进行预测，并得到预测结果（`predictions`）。