% 导入数据 data = xlsread('数据文件.xlsx'); % 替换为实际数据文件的路径 X = data(:, 1:3); % 输入特征，假设有三个特征 Y = data(:, 4); % 输出目标 % 数据预处理 X = (X - mean(X)) / std(X); % 标准化输入特征 % 划分训练集和测试集 trainRatio = 0.8; % 训练集比例 validationRatio = 0.1; % 验证集比例 testRatio = 0.1; % 测试集比例 [trainInd, valInd, testInd] = dividerand(size(X, 1), trainRatio, validationRatio, testRatio); XTrain = X(trainInd, :)'; YTrain = Y(trainInd)'; XVal = X(valInd, :)'; YVal = Y(valInd)'; XTest = X(testInd, :)'; YTest = Y(testInd)'; % 构建LSTM网络 inputSize = size(XTrain, 1); numHiddenUnits = 100; % LSTM隐藏单元数量 outputSize = 1; layers = [ ... sequenceInputLayer(inputSize) lstmLayer(numHiddenUnits, 'OutputMode', 'sequence') fullyConnectedLayer(outputSize) regressionLayer]; % 设置训练选项 maxEpochs = 100; miniBatchSize = 64; initialLearnRate = 0.001; options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', maxEpochs, ... 'MiniBatchSize', miniBatchSize, ... 'InitialLearnRate', initialLearnRate, ... 'ValidationData', {XVal, YVal}, ... 'Plots', 'training-progress'); % 训练LSTM网络 net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options); % 测试网络性能 YPred = predict(net, XTest); rmse = sqrt(mean((YPred - YTest).^2)); fprintf('测试集的均方根误差（RMSE）：%f\n', rmse); % 绘制预测结果与真实值 figure; plot(1:length(YTest), YTest, 'b', 1:length(YTest), YPred, 'r--'); legend('真实值', '预测值'); xlabel('样本序号'); ylabel('目标值'); title('预测结果');

这段代码是用 MATLAB 实现的 LSTM 神经网络模型，用于进行回归问题的预测。具体步骤包括：

1. 导入数据：从 Excel 文件中读取数据，包含输入特征和输出目标。

2. 数据预处理：对输入特征进行标准化处理。

3. 划分训练集和测试集：按照一定比例划分训练集、验证集和测试集。

4. 构建 LSTM 神经网络模型：包含输入层、LSTM 层、全连接层和回归层。

5. 设置训练选项：包含最大迭代次数、批量大小、学习率、验证集数据和训练过程可视化等选项。

6. 训练 LSTM 神经网络模型：使用训练数据对模型进行训练。

7. 测试网络性能：使用测试数据对模型进行测试，计算均方根误差（RMSE）。

8. 绘制预测结果与真实值：将预测结果和真实值绘制在同一张图中，进行比较。

需要注意的是，这段代码只是一个示例，具体应用时需要根据数据的特点进行调整。

相关问题

%% 数据读入 data = xlsread('data.xlsx'); n = size(data, 1); % 工件数 m = size(data, 2) - 1; % 机器数 p = data(:, 1); % 工件加工时间 M = data(:, 2:end); % 工件在每台机器上的加工时间中data文件数据实例子

假设您的 `data.xlsx` 文件中包含如下数据：

| 工件加工时间 | 机器1 | 机器2 | 机器3 |
| --- | --- | --- | --- |
| 5 | 3 | 2 | 4 |
| 6 | 6 | 4 | 5 |
| 2 | 1 | 3 | 2 |
| 4 | 2 | 5 | 3 |
| 3 | 4 | 1 | 1 |

则 `xlsread('data.xlsx')` 会返回一个 5 行 4 列的矩阵，其中第一列是工件加工时间，后面三列是每台机器上的加工时间。在本算法中，我们只需要将第一列作为工件加工时间 `p`，后面三列作为工件在每台机器上的加工时间矩阵 `M` 即可。因此，数据读入部分的代码可以写成：

data = xlsread('data.xlsx');
n = size(data, 1); % 工件数
m = size(data, 2) - 1; % 机器数
p = data(:, 1); % 工件加工时间
M = data(:, 2:end); % 工件在每台机器上的加工时间

data = xlsread('数据集.xlsx','Sheet1','A1:F100');%导入数据库，详细解释这段程序

这段程序使用 Matlab 中的函数 `xlsread` 从名为“数据集.xlsx”、工作表为“Sheet1”、数据从单元格“A1”到“F100”的 Excel 文件中读取数据并将其存储在变量 `data` 中。

具体来说，函数的第一个参数是 Excel 文件的名称和路径，第二个参数是要读取的工作表名称，第三个参数是要读取的数据范围。在这个例子中，我们只读取了第一个工作表中从单元格“A1”到“F100”的数据。

读取后的数据将以矩阵的形式存储在变量 `data` 中，其中每一行代表 Excel 文件中的一行，每一列代表 Excel 文件中的一列。