写一个MATLAB的BiLSTM多输入单输出预测模型
时间: 2023-10-15 08:07:20 浏览: 108
回归预测 - MATLAB实现BiLSTM(双向长短期记忆神经网络)多输入单输出(完整源码和数据)
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以下是一个简单的MATLAB的BiLSTM多输入单输出预测模型的示例代码:
```matlab
% 准备数据
load exampledata.mat % 加载示例数据
X1 = data(:,1:5); % 第一个输入变量
X2 = data(:,6:10); % 第二个输入变量
Y = data(:,11); % 输出变量
% 定义BiLSTM网络结构
inputSize1 = size(X1, 2);
inputSize2 = size(X2, 2);
numHiddenUnits = 100;
numClasses = 1;
layers = [ ...
sequenceInputLayer(inputSize1,'Name','input1')
sequenceInputLayer(inputSize2,'Name','input2')
bilstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last','Name','bilstm')
fullyConnectedLayer(numClasses,'Name','fc')
regressionLayer('Name','regression')];
% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',50, ...
'MiniBatchSize',32, ...
'Shuffle','every-epoch', ...
'Verbose',false);
% 训练模型
net = trainNetwork({X1',X2'}, Y', layers, options);
% 预测
X1_test = data_test(:,1:5);
X2_test = data_test(:,6:10);
Y_test = predict(net,{X1_test',X2_test'});
```
该模型中,我们采用了两个输入变量`X1`和`X2`,每个变量有5个特征,以及一个输出变量`Y`。我们使用了一个双向LSTM网络结构,最后连接了一个全连接层和一个回归层。训练选项中使用了Adam优化器,并设置了最大迭代次数、每次迭代的批次大小等参数。最后我们通过`trainNetwork`函数训练模型,然后使用`predict`函数对测试集进行预测。
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