matlab代码多步预测lstm

在MATLAB中，使用LSTM进行多步预测的基本步骤如下。这里假设你已经有了一个准备好的时间序列数据集`X_data`和对应的标签`y_data`。

首先，你需要安装并加载Deep Learning Toolbox，然后创建一个LSTM模型：

% 加载所需的包
addpath(genpath('toolbox/shared/deeplearning'))

% 定义模型参数
num_units = 64; % LSTM单元的数量
input_size = size(X_data, 2); % 输入特征的维度
output_size = size(y_data, 2); % 输出预测的目标维度
timesteps = 10; % 预测的步数

% 创建LSTM网络
net = sequenceLayer(num_units, 'OutputMode', 'last');
net = timeSeriesDataLayer([], [], 'InputOutputDelay', timesteps - 1);
net = regressionLayer(output_size);

% 设置模型结构
layers = [sequenceInputLayer(input_size) >> net];
options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 100, 'Verbose', false);

% 训练模型
dlX = sequenceInput(data, 'Observations', timesteps);
dlY = target;
mdl = trainNetwork(dlX, dlY, layers, options);

为了进行多步预测，你可以使用`predict`函数：

% 初始化预测序列
prediction = zeros(output_size, num_steps);

for step = 1:num_steps
    % 提取当前时刻的数据
    current_data = X_data(:, end-step+1:end);
    
    % 制作批次
    input_seq = {current_data};
    
    % 进行一次预测
    prediction(:,:,step) = predict(mdl, input_seq{1});
    
    % 更新输入序列，包括预测结果
    if step < num_steps
        X_data = [X_data; prediction(:,:,step)];
    end
end