LSTM—RFmatlab代码

### LSTM 和随机森林组合模型的 MATLAB 实现

为了构建结合长期短期记忆网络（LSTM）和随机森林（Random Forest, RF）的混合预测模型，在MATLAB中可以分两部分来实现。一部分专注于时间序列数据处理并利用LSTM捕捉序列中的复杂模式；另一部分则通过RF增强特征的重要性评估以及分类能力。

#### 数据预处理阶段
对于输入的时间序列数据，先执行标准化操作以确保不同尺度的数据能够被有效训练：

% 假设 X 是原始时间序列矩阵，每列代表一个变量
[Xtrain_norm, parameters] = normalize(X_train);
Xtest_norm = normalize(X_test, 'Normalization',parameters.Normalization,'Scale',parameters.Scale,...
    'Center',parameters.Center);

#### 构建LSTM模型
定义LSTM层结构用于学习时间依赖关系，并设置合理的超参数以便于后续优化过程:

inputSize = size(Xtrain_norm,2); % 输入维度取决于特征数量
numHiddenUnits = 100;            % 隐藏单元数可根据实际需求调整
outputSize = numel(unique(YTrain)); % 输出类别数目

layers = [
    sequenceInputLayer(inputSize)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(outputSize)
    softmaxLayer
    classificationLayer];
    
options = trainingOptions('adam',...
    'MaxEpochs',50,...          % 训练轮次上限
    'MiniBatchSize',27,...      % 小批量大小
    'InitialLearnRate',0.01,... % 初始学习率
    'GradientThreshold',1,...

    'Verbose',false,...
    'Plots','training-progress');
    
net = trainNetwork(Xtrain_norm,YTrain,layers,options);

#### 提取LSTM隐藏状态作为新特征集
经过训练后的LSTM网络可视为一种强大的特征提取器，其最后一个时刻的状态向量包含了丰富的上下文信息，这些信息可以用作下一步RF算法的输入特性之一。

hiddenStates = activations(net,Xtrain_norm,'lstm','OutputAs','rows');  
% 获取测试集中对应的隐含表示形式
hiddenTestStates = activations(net,Xtest_norm,'lstm','OutputAs','rows');

#### 使用Boruta包进行特征选择
考虑到可能存在的冗余或无关属性干扰最终性能表现，采用基于随机森林的方法——如文中提到的[Boruta](https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/38964-borutafeatureselection)工具箱来进行有效的特征筛选[^1]:

model = TreeBagger(100,hiddenStates,YTrain,'Method','classification');
boruRes = boruta(hiddenStates,model.Y,'NumTrials',100);

selectedFeaturesIdx = find(boruRes.Decision=='Confirmed');
newTrainingData = hiddenStates(:,selectedFeaturesIdx);
newTestingData = hiddenTestStates(:,selectedFeaturesIdx);

#### 应用随机森林完成多模态融合
最后一步是在精炼过的特征空间上建立随机森林模型，从而充分利用两种方法的优势达到更好的泛化效果：

rfModel = fitcensemble(newTrainingData,YTrain,'Method','Bag','NumLearningCycles',100);
predictedLabels = predict(rfModel,newTestingData);
accuracy = sum(predictedLabels==YTest)/length(YTest)*100;
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy),'%']);

上述流程展示了如何在MATLAB环境中集成LSTM与RF技术创建高效的机器学习解决方案。值得注意的是，具体应用场景下的调参工作至关重要，建议根据实际情况灵活调整各组件配置。