LSTM抽样参数识别 matlab举例

以下是一个利用LSTM进行抽样参数识别的matlab代码示例：

% 加载数据集
load('sample_data.mat');

% 将数据集划分为训练集和测试集
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(size(X,2),0.7,0.0,0.3);
X_train = X(:,trainInd);
Y_train = Y(:,trainInd);
X_test = X(:,testInd);
Y_test = Y(:,testInd);

% 设置LSTM网络的参数
inputSize = size(X_train,1);
outputSize = size(Y_train,1);
numHiddenUnits = 200;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')
    fullyConnectedLayer(outputSize)
    regressionLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'MiniBatchSize',32, ...
    'SequenceLength','longest', ...
    'Shuffle','never', ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练LSTM网络
net = trainNetwork(X_train,Y_train,layers,options);

% 利用训练好的LSTM网络对测试集进行预测
YPred = predict(net,X_test,'MiniBatchSize',1);

% 计算预测误差
rmse = sqrt(mean((YPred-Y_test).^2));

% 绘制预测结果和实际结果对比图
plot(YPred);
hold on
plot(Y_test);
xlabel('样本序号');
ylabel('抽样参数值');
title(['RMSE: ',num2str(rmse)]);
legend('预测值','实际值');

在这个示例中，我们首先加载了一个样本数据集，然后将数据集划分为训练集和测试集。接下来，我们设置了LSTM网络的参数，包括输入大小、输出大小、隐藏单元数量等等。然后，我们设置了训练选项，包括最大轮数、迷你批次大小、序列长度等等。接着，我们使用训练集训练了LSTM网络，并使用测试集对其进行了预测。最后，我们计算了预测误差，并绘制了预测结果和实际结果对比图。