LSTM回归预测matlab代码

在MATLAB中，Long Short-Term Memory (LSTM) 回归预测通常用于处理时间序列数据，因为LSTM能够处理长期依赖。以下是一个基本的LSTM回归预测的示例代码，使用了MATLAB的Deep Learning Toolbox：

% 加载所需库
if ~exist('deepLearningToolbox', 'caller')
    error('Deep Learning Toolbox is required for this code.');
end

% 假设你的数据集已经被分为训练集和测试集
data = load('your_dataset.mat'); % 请替换为你的数据文件路径
train_data = data.train_data;
test_data = data.test_data;

% 定义网络参数
input_size = size(train_data, 2); % 输入特征数量
output_size = 1; % 输出预测的值是一个
num_layers = 1; % LSTM层的数量
num_units = 100; % LSTM单元的数量
learning_rate = 0.001;

% 创建LSTM模型
net = lstmLayer(num_units, 'OutputMode', 'last'); % 使用最后一个时间步的输出
net = sequenceInputLayer(input_size, 'Name', 'input');
net = fullyConnectedLayer(output_size, 'Name', 'output');
net = regressionLayer('Name', 'regression');

% 编译模型
options = trainingOptions('adam', ...
    'InitialLearnRate', learning_rate, ...
    'MaxEpochs', 100, ... % 设置最大迭代次数
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');

net = trainNetwork(train_data, net, options);

% 预测
predictions = predict(net, test_data);

% 计算预测结果与实际值的误差
mse = mean((predictions - test_data(:, end)) .^ 2);
fprintf('Mean Squared Error: %.4f\n', mse);

% 可能的相关问题：