bilstm预测matlab代码

下面是一个使用BiLSTM模型进行预测的MATLAB代码示例：

% 导入数据
data = csvread('data.csv');
X = data(:, 1:end-1);
Y = data(:, end);

% 数据预处理
X = normalize(X); % 数据归一化

% 划分训练集和测试集
[trainInd, valInd, testInd] = dividerand(size(X, 1), 0.7, 0.0, 0.3);
XTrain = X(trainInd, :);
YTrain = Y(trainInd, :);
XTest = X(testInd, :);
YTest = Y(testInd, :);

% 构建BiLSTM模型
inputSize = size(XTrain, 2);
numHiddenUnits = 100;
numClasses = 2;

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

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

% 训练模型
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

% 测试模型
YPred = classify(net, XTest);

% 计算准确率
accuracy = sum(YPred == YTest) / numel(YTest);
disp(['准确率：' num2str(accuracy)]);

这是一个简单的BiLSTM模型，用于对数据进行分类预测。你需要将数据保存在名为"data.csv"的CSV文件中，并根据实际情况调整模型的参数和训练选项。在训练和测试完成后，代码将输出准确率。

请注意，此代码仅用于示例目的，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。