采用matlab程序编写pinn-lstm神经网络代码预测地震动时序

在MATLAB中，为了编写PINN-LSTM（Physics-Informed Long Short-Term Memory Network）神经网络来预测地震振动时序，你需要结合使用深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）和自定义LSTM层。这里是一个简化版的示例代码框架：

% 导入所需的库
import deepLearnToolbox.*
from dlayer import LSTM

% 创建LSTM层并定义网络
inputDim = size(y_train, 2); % 输入特征数（假设y_train是训练样本）
hiddenUnits = 100; % LSTM隐藏单元数量
numLayers = 1; % 只有一个LSTM层
lstmLayer = LSTM(hiddenUnits, inputDim, numLayers);

% 全连接层
outputDim = size(y_train, 2); % 输出特征数
fullyConnectedLayer = fullyConnectedLayer(outputDim);

% 定义网络
layers = [InputLayer(inputDim), lstmLayer, fullyConnectedLayer];
net = DeepNetwork(layers);

% 损失函数，考虑物理约束和回归误差
lossFunction = @(~, ~) sum((net(X_train) - y_train).^2); % MSE作为例子，替换为实际的物理约束项

% 训练网络
options = trainingOptions('adam', ... % 选择优化器
                         'MaxEpochs', numEpochs, ... % 预设的训练轮次
                         'MiniBatchSize', miniBatchSize, ... % 批量大小
                         'Plots', 'training-progress'); % 显示训练进度图
net = train(net, X_train, y_train, options, lossFunction);

% 预测新数据
y_pred = predict(net, X_test);

% 保存和加载模型
save('地震振动预测模型.mat', 'net');
load('地震振动预测模型.mat');

% 相关问题--
1. 如何在实际操作中集成物理约束到LSTM损失函数中？
2. 如何处理地震振动数据的序列特性？
3. 在模型训练过程中如何调整超参数以获得更好的预测效果？

注意，这只是一个基本框架，实际的代码可能需要根据具体的地震振动数据特性和物理方程进行定制。如果你需要更多关于特定数据预处理、物理约束表达或更详细的代码细节，请提供更多的背景信息。