用MATLAB写一个LSTM模型的五步预测代码

以下是用MATLAB写一个LSTM模型的五步预测代码，其中包含了模型训练、预测和展示结果的步骤：

% 1. 导入数据
data = xlsread('data.xlsx'); % 导入数据，假设数据存在data.xlsx文件中
train_data = data(1:100); % 取前100个数据作为训练集
test_data = data(101:120); % 取后20个数据作为测试集

% 2. 数据预处理
train_data_norm = normalize(train_data); % 对训练集进行归一化处理
test_data_norm = normalize(test_data); % 对测试集进行归一化处理
XTrain = train_data_norm(1:end-1); % 训练集的输入数据
YTrain = train_data_norm(2:end); % 训练集的输出数据

% 3. 构建LSTM模型
numFeatures = 1; % 特征数
numResponses = 1; % 响应数
numHiddenUnits = 100; % 隐藏层神经元个数
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];

% 4. 训练LSTM模型
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',200, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'InitialLearnRate',0.005, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor',0.1, ...
    'LearnRateDropPeriod',50, ...
    'Verbose',0, ...
    'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options); % 训练LSTM模型

% 5. 预测并展示结果
XTest = test_data_norm(1:end-1); % 测试集的输入数据
numTimeStepsTest = numel(XTest); % 测试集数据点数
net = predictAndUpdateState(net,XTrain); % 初始化网络状态
YPred = []; % 预测结果
for i = 1:numTimeStepsTest
    [net,YPred(:,i)] = predictAndUpdateState(net,XTest(i),'ExecutionEnvironment','cpu');
end
YPred = YPred .* std(train_data) + mean(train_data); % 反归一化
YTest = test_data(2:end); % 测试集的输出数据
rmse = sqrt(mean((YPred-YTest).^2)); % 计算RMSE
figure
plot(train_data,'.-')
hold on
idx = numTimeStepsTest:(numTimeStepsTest+numel(YTest)-1);
plot(idx,[data(numTimeStepsTest) YTest],'r.-')
plot(idx,[data(numTimeStepsTest) YPred],'k.-')
hold off
xlim([0,numel(data)])
title("Forecast")
legend(["Observed" "Forecast" "Predicted"])

注：此处的数据文件名为data.xlsx，其中的数据应该为一列数字。