lstm预测货运量的完整matlab代码

LSTM (长短期记忆网络) 可用于时间序列数据预测，如货运量，它能够捕捉长期依赖性。下面是一个基本的MATLAB代码片段，展示了如何使用LSTM进行货运量预测。请注意，实际应用中需要准备适当的数据集，并可能需要安装`DeepLearning Toolbox`。

% 加载所需库
addpath('toolbox/deeplearning')

% 假设你已经有了处理好的数据，X是输入特征矩阵，y是目标变量
data = load('freight_data.mat'); % 替换为你的数据文件名
X = data.X;
y = data.y;

% 数据预处理，这里假设数据已经被归一化
X_train = X(1:end-look_back,:);
y_train = y(1:end-look_back,:);
X_test = X(end-look_back+1:end,:);
y_test = y(end-look_back+1:end,:);

% 定义LSTM模型参数
num_units = 64; % LSTM单元的数量
epochs = 50;
learning_rate = 0.001;

% 创建LSTM模型
lstmLayer = sequenceLSTMLayer(num_units);
outputLayer = fullyConnectedLayer(1); % 输出一层用于回归

net = sequenceNetwork();
net = addLayers(net, lstmLayer, outputLayer);
net = defineLoss(net, 'mean-squared-error');
net = configureNetwork(net, 'adam', learning_rate);

% 训练模型
[net, history] = trainNetwork(X_train', y_train', net, epochs);

% 预测
y_pred = predict(net, X_test');

% 比较预测结果与真实值
mse = mean((y_pred - y_test')^2);
fprintf("Mean Squared Error: %.2f\n", mse);

% 结果分析