matlab多层循环神经网络

### 如何在MATLAB中构建和训练多层循环神经网络

#### 定义网络架构
为了构建一个多层的循环神经网络（RNN），可以采用长短期记忆单元（LSTM）作为主要组成部分。通过堆叠多个LSTM层来增加网络深度，有助于捕捉更复杂的序列模式。

layers = [
    sequenceInputLayer(inputSize)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence') % 添加更多层次以形成深层结构
    fullyConnectedLayer(outputSize)
    regressionLayer()];

这里`inputSize`代表输入数据维度大小，而`numHiddenUnits`表示每层中的隐藏状态数量，最后两行用于指定全连接层及其后的回归层以便于连续值预测任务[^2]。

#### 设置训练选项并执行训练过程
配置好上述提到的深层次之后，则需设定合适的超参数来进行有效的模型训练：

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',maxEpochs, ...          % 设定最大迭代次数
    'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...  % 小批量样本数目
    'InitialLearnRate',learnRate, ...   % 初始学习率设置
    'GradientThreshold',gradThresh, ...% 梯度裁剪阈值防止梯度过大
    'Verbose',false,...                 % 关闭冗余输出显示
    'Plots','training-progress');       % 实时绘制训练进度图表
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);

这段代码片段展示了如何使用Adam优化算法调整权重，并指定了若干重要的训练参数如最大轮数(`MaxEpochs`)、批次尺寸(`MiniBatchSize`)等。此外还启用了图形界面监控整个训练阶段的表现情况[^3]。

#### 数据准备与预处理
对于任何类型的机器学习建模来说，良好的数据准备工作都是至关重要的一步。针对时间序列分析而言，通常会涉及到标准化操作以及划分训练集/验证集等工作:

- **归一化**: 对原始数值做线性变换使其分布在一个特定范围内；
- **切分窗口**: 创建滑动窗体从单个长时间跨度内抽取短子串作为独立观测点；
- **分离集合**: 明确区分出一部分用来评估泛化性能的数据不参与前期的学习环节。

这些步骤确保了所建立起来的模型既具备足够的表达力又不会过分拟合现有资料特性[^1]。