gnn-lstm预测代码matlab

在MATLAB中，创建一个结合图神经网络(GNN)和长短期记忆网络(LSTM)用于预测的代码通常涉及深度学习库如Deep Learning Toolbox或Graph Learning Toolbox。以下是一个简化的步骤示例：

1. **环境准备**:
确保安装了相应的工具箱，并导入所需的库：

% 导入必要的库
addpath('toolbox_path'); % 根据实际情况替换为实际路径
import graph.*

2. **数据预处理**:
加载并处理图结构数据以及相关的节点特征和标签：

graph = load_graph('your_graph_data.mat'); % 替换为实际文件名
features = getFeatures(graph);
labels = getLabels(graph);

3. **构建GNN-LSTM模型**:
使用`graphNetworkLayer`创建GNN层，然后组合LSTM层：

gnn_layer = graphNetworkLayer('aggregation', 'sum'); % 可选择其他聚合函数
lstm_layers = [sequenceInputLayer(inputSize)
               lstmLayer(hiddenUnits)
               fullyConnectedLayer(numClasses)];

model = layerGraph(gnn_layer, lstm_layers);

4. **训练模型**:
设置学习率、优化器等超参数，并训练模型：

options = trainingOptions('adam', ...
                          'MaxEpochs', epochs, ...
                          'MiniBatchSize', miniBatchSize, ...
                          'Plots', 'training-progress');
[trainedModel, ~] = trainNetwork(model, features, labels, options);

5. **预测**:
使用训练好的模型对新的数据进行预测：

new_features = ...; % 新的数据特征
predicted_labels = predict(trainedModel, new_features);