bilstm多变量时序预测matlab源代码

BiLSTM（双向长短期记忆网络）是一种递归神经网络结构，通过同时利用前后序列信息来进行时序预测。下面是一个用MATLAB实现的BiLSTM多变量时序预测的源代码示例：

% 导入数据
data = load('data.mat');  % 假设数据保存在data.mat文件中
sequence = data.sequence; % 获得时序数据
labels = data.labels;     % 获得标签数据

% 数据预处理
sequence = normalize(sequence); % 归一化处理
labels = categorical(labels);   % 转换为分类变量

% 构建BiLSTM模型
numFeatures = size(sequence,2);   % 特征数量
numHiddenUnits = 100;              % 隐藏单元数量
numClasses = numel(categories(labels)); % 类别数量

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    bilstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',10, ...
    'MiniBatchSize',32, ...
    'ValidationData',{valSequence,valLabels}, ...
    'ValidationFrequency',20, ...
    'Verbose',false);

% 训练模型
net = trainNetwork(sequence,labels,layers,options);

% 预测
testSequence = normalize(testSequence); % 归一化处理测试集
predictedLabels = classify(net,testSequence);

% 评估模型准确率
accuracy = sum(predictedLabels == testLabels) / numel(testLabels);
disp(['准确率：' num2str(accuracy)]);

需要注意的是，该代码中的数据假设已经保存在名为`data.mat`的文件中，且数据应为一个矩阵`sequence`，每一行表示一个时序样本，每一列表示一个特征；另外一个向量`labels`存储对应的标签。在实际应用中，代码需要根据具体数据格式进行调整。训练选项、网络结构以及训练过程也可以根据实际需求进行调整。