lstm时间序列matlab

在 Matlab 中使用 LSTM 进行时间序列预测的基本步骤如下：

1. 准备数据

首先要准备时间序列数据，可以使用 `timeseries` 函数将数据转换为时间序列对象。例如：

data = [10 20 30 40 50 60 70 80 90 100];
ts = timeseries(data);

2. 划分训练集和测试集

将数据集划分为训练集和测试集，可以使用 `tscv` 函数。例如：

[trainInd,valInd,testInd] = tscv(numel(ts.data),0.2);
trainData = ts(trainInd);
testData = ts(testInd);

其中，`numel(ts.data)` 表示时间序列对象中数据的个数，即时间点的个数。`0.2` 表示测试集的比例，此处为 20%。

3. 创建 LSTM 网络

可以使用 `lstmLayer` 函数创建 LSTM 网络。例如：

numFeatures = 1;  % 输入特征数
numResponses = 1; % 输出响应数
numHiddenUnits = 200; % 隐层单元数
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits)
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];

其中，`sequenceInputLayer` 表示序列输入层，`lstmLayer` 表示 LSTM 层，`fullyConnectedLayer` 表示全连接层，`regressionLayer` 表示回归层。

4. 训练 LSTM 网络

可以使用 `trainNetwork` 函数训练 LSTM 网络。例如：

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'InitialLearnRate',0.005, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor',0.1, ...
    'LearnRateDropPeriod',20, ...
    'ValidationData',testData, ...
    'ValidationFrequency',20, ...
    'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(trainData,layers,options);

其中，`trainingOptions` 函数用于设置训练参数，`MaxEpochs` 表示最大训练轮数，`GradientThreshold` 表示梯度阈值，`InitialLearnRate` 表示初始学习率，`LearnRateSchedule` 表示学习率更新策略，`LearnRateDropFactor` 和 `LearnRateDropPeriod` 表示学习率下降因子和下降周期，`ValidationData` 表示验证集，`ValidationFrequency` 表示每训练多少轮进行一次验证，`Plots` 表示是否显示训练进度图。

5. 预测未来值

可以使用 `predictAndUpdateState` 函数进行未来值的预测。例如：

xTest = testData.Data;
net = resetState(net);
numTimeStepsTest = numel(xTest);
ypred = zeros(numTimeStepsTest,1);
for i = 1:numTimeStepsTest
    [net,ypred(i)] = predictAndUpdateState(net,xTest(i));
end

其中，`resetState` 函数用于重置 LSTM 网络的状态，`predictAndUpdateState` 函数用于进行预测并更新状态，`xTest` 表示测试集数据，`numTimeStepsTest` 表示测试集时间点的个数，`ypred` 表示预测结果。

6. 绘制预测结果

可以使用 `plot` 函数绘制预测结果。例如：

figure
plot(ts.Time,ts.Data,'b-')
hold on
plot(testData.Time,[nan(trainData.Time(end),1); ypred],'r-')
hold off
xlabel("Time")
ylabel("Data")
legend(["Observed" "Forecast"])

其中，`plot` 函数用于绘制图像，`ts.Time` 表示时间序列对象中的时间点，`ts.Data` 表示时间序列对象中的数据，`testData.Time` 表示测试集时间点，`[nan(trainData.Time(end),1); ypred]` 表示预测结果与训练集连接起来后的数据。