lstm时间序列如何进行多步预测matlab

在 Matlab 中，可以使用 `nnet` 工具箱中的 `trainNetwork` 函数进行 LSTM 时间序列的多步预测。以下是一个简单的示例代码：

% 读入时间序列数据
data = csvread('data.csv');

% 将时间序列数据划分为训练集和测试集
trainData = data(1:800);
testData = data(801:end);

% 定义 LSTM 模型
inputSize = 1;
numHiddenUnits = 100;
numClasses = 1;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    regressionLayer];

% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...
    'MiniBatchSize',64, ...
    'SequenceLength','longest', ...
    'Shuffle','never', ...
    'Verbose',0);

% 训练 LSTM 模型
net = trainNetwork(trainData,trainData,layers,options);

% 使用训练好的 LSTM 模型进行多步预测
numTimeSteps = numel(testData);
x0 = testData(1);
net = predictAndUpdateState(net,x0);
ypred = zeros(numTimeSteps,1);
ypred(1) = x0;
for i = 2:numTimeSteps
    [net,ypred(i)] = predictAndUpdateState(net,ypred(i-1),'ExecutionEnvironment','cpu');
end

% 绘制预测结果
figure
plot(801:1000,testData)
hold on
plot(801:1000,ypred,'.-')
xlabel("时间步")
ylabel("数值")
title("LSTM 多步预测")
legend(["观测值" "预测值"])

这个示例代码中，我们首先将时间序列数据读入到 Matlab 中，并将其划分为训练集和测试集。然后，我们定义了一个包含一个 LSTM 层和一个全连接层的 LSTM 模型，并使用 `trainNetwork` 函数对其进行训练。最后，我们使用训练好的 LSTM 模型对测试集进行多步预测，并绘制出预测结果。