LSTM长短期记忆网络预测的matlabe代码

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络结构，用于处理时间序列数据，特别擅长捕捉长期依赖关系。以下是使用MATLAB构建简单LSTM模型进行预测的一个基础示例：

% 导入所需的库
addpath('toolbox'); % 如果有自定义的LSTM工具箱，这里需要包含

% 准备数据 (假设我们有一个名为data的数据集)
input_data = ...; % 输入数据
target_data = ...; % 目标数据（通常是输入数据的下一时刻）

% 数据预处理（归一化、分段等）
[input_data, target_data] = preprocessData(input_data, target_data);

% 设定超参数
num_units = 64; % LSTM单元的数量
sequence_length = size(input_data, 2); % 序列长度
epochs = 50;
batch_size = 32;

% 创建LSTM模型
lstm_model = lstm(num_units, 'OutputMode', 'sequence');

% 定义损失函数和优化器
loss_function = 'mean_squared_error';
optimizer = 'adam';

% 训练模型
options = trainingOptions(lossFunction, ...
    'MaxEpochs', epochs, ...
    'MiniBatchSize', batch_size, ...
    'Plots', 'training-progress', ...
    'Verbose', false);

[trainedModel, history] = trainNetwork(input_data, target_data, lstm_model, options);

% 预测
prediction = predict(trainedModel, input_data);

% 可视化结果或评估性能
plot(history);
% 或者
evaluateModel(prediction, target_data);