多输入单输出LSTM的matlab代码
时间: 2023-07-30 15:09:26 浏览: 46
下面是一个示例的多输入单输出LSTM的 MATLAB 代码:
```matlab
% 设置输入数据和目标数据
input_data_1 = ... % 输入序列1的数据
input_data_2 = ... % 输入序列2的数据
output_data = ... % 目标数据
% 设置模型参数
input_dim_1 = ... % 输入序列1的维度
input_dim_2 = ... % 输入序列2的维度
hidden_units = ... % LSTM隐藏单元数量
output_dim = ... % 输出序列的维度
num_epochs = ... % 训练迭代次数
batch_size = ... % 批量大小
% 构建LSTM网络模型
model = lstmModel(input_dim_1, input_dim_2, hidden_units, output_dim);
% 编译模型
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', num_epochs, ...
'MiniBatchSize', batch_size, ...
'Verbose', true);
% 训练模型
trained_model = trainNetwork({input_data_1, input_data_2}, output_data, model, options);
```
在这个示例中,你需要根据你的具体问题设置输入数据 `input_data_1` 和 `input_data_2`,以及目标数据 `output_data`。同时,你还需要设置模型参数,如输入序列的维度 `input_dim_1` 和 `input_dim_2`,LSTM隐藏单元的数量 `hidden_units`,输出序列的维度 `output_dim`,训练迭代次数 `num_epochs`,批量大小 `batch_size` 等。
然后,你可以使用 `lstmModel` 函数来构建LSTM网络模型。最后,通过 `trainNetwork` 函数来编译和训练模型,其中使用了 `adam` 优化算法和相应的训练选项。
请注意,以上代码只是一个示例,具体的实现需要根据你的数据和问题进行适当的调整和修改。同时,你可能需要自定义一些辅助函数来构建模型和处理数据。