LSTM多维输入预测模型MATLAB代码
时间: 2024-09-21 19:10:29 浏览: 33
LSTM(长短期记忆网络)是一种常用于时间序列数据分析的递归神经网络结构,特别适合处理包含多个维度输入的数据。在MATLAB中,可以利用其深度学习工具箱(Deep Learning Toolbox)来构建这样的模型。下面是一个简单的LSTM模型示例,用于预测多维输入的时间序列数据:
```matlab
% 导入所需库
addpath('toolbox_path'); % 确保已经添加了Deep Learning Toolbox路径
% 定义超参数
inputSize = [numInputDimensions]; % 输入数据各维度的数量
outputSize = numOutputDimensions; % 预测的目标维度
hiddenSize = 64; % LSTM隐藏层单元数
numLayers = 1; % LSTM层数
learningRate = 0.001;
% 初始化模型
lstmLayer = lstmLayer(hiddenSize, 'OutputMode', 'last');
net = feedforwardnet(numLayers, 'TransferFunction', 'tansig');
net = addlayer(net, lstmLayer);
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, ...
'LearningRate', learningRate, ...
'MaxEpochs', 500, ... % 超过500轮迭代停止训练
'Verbose', false);
% 对测试数据进行预测
YPred = predict(net, XTest);
% 评估模型性能
mse = mean square error(YTest, YPred);
rmse = sqrt(mean(square(YTest - YPred)));
% 显示相关问题