用matlab写LSTM网络多输入单输出的滑窗模型

你可以使用MATLAB中的Deep Learning Toolbox来构建一个多输入单输出的滑窗LSTM模型。下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用LSTM网络来处理滑窗数据：

% 准备输入数据和目标数据
inputData = randn(100, 10); % 输入数据，大小为100x10
targetData = randn(100, 1); % 目标数据，大小为100x1

% 设置滑窗大小和滑窗步长
windowSize = 5;
stride = 1;

% 构建滑窗数据
numSamples = floor((size(inputData, 1) - windowSize) / stride) + 1;
X = zeros(numSamples, windowSize, size(inputData, 2));
Y = zeros(numSamples, 1);
for i = 1:numSamples
    startIndex = (i-1)*stride + 1;
    endIndex = startIndex + windowSize - 1;
    X(i, :, :) = inputData(startIndex:endIndex, :);
    Y(i) = targetData(endIndex);
end

% 将数据划分为训练集和测试集
trainRatio = 0.8;
trainSize = floor(trainRatio * numSamples);
trainX = X(1:trainSize, :, :);
trainY = Y(1:trainSize);
testX = X(trainSize+1:end, :, :);
testY = Y(trainSize+1:end);

% 构建LSTM网络
numFeatures = size(inputData, 2);
numHiddenUnits = 50;
numClasses = 1;
layers = [sequenceInputLayer(numFeatures)
          lstmLayer(numHiddenUnits, 'OutputMode', 'last')
          fullyConnectedLayer(numClasses)
          regressionLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 100, 'MiniBatchSize', 10);

% 训练LSTM网络
net = trainNetwork(trainX, trainY, layers, options);

% 使用训练好的网络进行预测
predictedY = predict(net, testX);

% 计算预测结果的均方误差
mse = mean((predictedY - testY).^2);
disp(['均方误差: ', num2str(mse)]);

在这个示例中，我们首先准备了输入数据和目标数据（在这里使用随机数据代替）。然后，我们设置滑窗大小和滑窗步长，并使用这些参数构建滑窗数据。接下来，我们将数据划分为训练集和测试集。然后，我们定义了一个包含LSTM层和回归层的网络结构。通过设置训练选项，我们可以使用训练集对网络进行训练。最后，我们使用训练好的网络对测试集进行预测，并计算预测结果的均方误差。

请注意，这只是一个简单的示例，你可能需要根据你的具体问题进行适当的调整和修改。希望对你有帮助！