在matlab中使用rnn 循环神经网络实现三个输入一个输出的预测天气模型代码
时间: 2024-06-09 19:11:38 浏览: 34
以下是一个基本的 MATLAB RNN 循环神经网络实现三个输入一个输出的预测天气模型代码:
```matlab
% 加载数据
load weatherdata.mat
% 将日期与温度作为输入,将湿度作为输出
X = [date, tmax, tmin]';
Y = hum';
% 创建 RNN 模型
numFeatures = 3; % 输入特征数
numResponses = 1; % 输出特征数
numHiddenUnits = 200; % 隐藏单元数
layers = [ ...
sequenceInputLayer(numFeatures)
lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
fullyConnectedLayer(numResponses)
regressionLayer];
% 训练 RNN
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',100, ...
'GradientThreshold',1, ...
'InitialLearnRate',0.01, ...
'LearnRateSchedule','piecewise', ...
'LearnRateDropFactor',0.1, ...
'LearnRateDropPeriod',50, ...
'Verbose',0, ...
'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(X,Y,layers,options);
% 预测未来湿度
XTest = [date(end), tmax(end), tmin(end); date(end)+1, tmax(end)+1, tmin(end)+1]';
YPred = predict(net,XTest)';
```
在这个例子中,我们使用了一个 LSTM 层来处理时间序列数据,并使用了一个全连接层来映射到输出。我们使用了一些常见的训练选项来训练模型,并使用 `predict` 函数在测试数据上进行预测。请注意,这只是一个简单的例子,实际应用中可能需要更复杂的模型和更多的预处理步骤来获得更好的结果。
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