LSTM 回归 matlab

对于使用 LSTM 进行回归任务的 MATLAB 实现，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的 MATLAB 工具箱（如 Deep Learning Toolbox）。
2. 准备你的数据集。确保数据集包含输入序列和对应的目标值。
3. 创建 LSTM 网络模型。可以使用 `lstmLayer` 函数创建 LSTM 层，然后使用 `sequenceInputLayer` 和 `sequenceFoldingLayer` 创建输入层和折叠层。
4. 将 LSTM 层与其他层（如全连接层）组合起来构建完整的网络模型。
5. 使用 `trainNetwork` 函数或自定义训练循环训练模型。在训练过程中，可以使用交叉验证、正则化等技术来提高模型性能。
6. 对训练好的模型进行预测。使用 `predict` 函数传入输入序列即可得到预测结果。

以下是一个简单的示例代码：

% 导入数据
data = load('data.mat');
inputs = data.inputs;
targets = data.targets;

% 创建 LSTM 模型
numHiddenUnits = 100;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)
    lstmLayer(numHiddenUnits)
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',50, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'InitialLearnRate',0.001, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropPeriod',20, ...
    'LearnRateDropFactor',0.1, ...
    'Verbose',0);

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

% 进行预测
predictedTargets = predict(net, inputs);