% 配置 LSTM 网络 num_features = size(input_train,2); % 特征数 num_hidden_units = 5; % 隐藏层神经元数 net = fitnet(num_hidden_units,'trainlm'); % 使用 trainlm 作为训练函数 net.divideFcn = ''; % 关闭内置的划分数据集函数 net.trainParam.epochs = 100; % 训练轮数

这并不是一个LSTM网络配置，而是一个使用trainlm作为训练函数的全连接前馈神经网络的配置。LSTM网络需要使用特定的网络结构和训练算法。如果要配置LSTM网络，你需要使用LSTM层来替换全连接层，并使用适合LSTM网络的训练算法，如Adam或RMSprop。同时，LSTM网络需要考虑序列数据的时间依赖性，因此需要对输入数据进行处理以满足LSTM网络的输入要求。

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已知春分夏至秋分冬至四日的负荷数据组成了一个24×4的数组data_load，用matlab对这组数据进行lstm负荷预测的详细代码

好的，以下是一个基本的 Matlab LSTM 负荷预测的示例代码，你可以根据你的实际情况进行适当的修改。

% 导入数据
data_load = importdata('data_load.txt'); % 假设数据存储在 data_load.txt 文件中
% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8; % 训练集所占比例
train_size = round(size(data_load,1)*train_ratio);
train_data = data_load(1:train_size,:);
test_data = data_load(train_size+1:end,:);
% 数据归一化
[train_data,train_settings] = mapminmax(train_data');
train_data = train_data';
test_data = mapminmax('apply',test_data',train_settings)';
test_data = test_data';
% 构造训练集和测试集的输入和输出
input_train = train_data(1:end-1,:);
output_train = train_data(2:end,:);
input_test = test_data(1:end-1,:);
output_test = test_data(2:end,:);
% 配置 LSTM 网络
num_features = size(input_train,2); % 特征数
num_hidden_units = 5; % 隐藏层神经元数
net = fitnet(num_hidden_units,'trainlm'); % 使用 trainlm 作为训练函数
net.divideFcn = ''; % 关闭内置的划分数据集函数
net.trainParam.epochs = 100; % 训练轮数
% 训练 LSTM 网络
[net,~] = train(net,input_train',output_train');
% 预测
predicted_train = net(input_train');
predicted_test = net(input_test');
% 反归一化
predicted_train = mapminmax('reverse',predicted_train,train_settings)';
predicted_test = mapminmax('reverse',predicted_test,train_settings)';
output_train = mapminmax('reverse',output_train,train_settings)';
output_test = mapminmax('reverse',output_test,train_settings)';
% 评估
train_rmse = sqrt(mean((predicted_train-output_train).^2));
test_rmse = sqrt(mean((predicted_test-output_test).^2));
% 绘图
figure;
subplot(2,1,1);
plot(output_train,'b');
hold on;
plot(predicted_train,'r--');
legend('实际值','预测值');
title(sprintf('训练集 RMSE = %.2f',train_rmse));
subplot(2,1,2);
plot(output_test,'b');
hold on;
plot(predicted_test,'r--');
legend('实际值','预测值');
title(sprintf('测试集 RMSE = %.2f',test_rmse));

在代码中，我们首先导入数据并将其划分为训练集和测试集，然后对数据进行归一化处理。接着，我们构造了训练集和测试集的输入和输出，并配置了一个 LSTM 网络。在训练网络之后，我们使用它来预测训练集和测试集的输出。最后，我们计算了预测值与实际值之间的 RMSE，并绘制了预测结果的图表。

需要注意的是，这只是一个基本的示例代码，实际应用中你需要根据你的具体需求进行适当的修改。

已知负荷数据4×24，写一组lstm负荷预测的matlab代码

以下是一个简单的LSTM负荷预测的Matlab代码示例：

% 加载数据
load('load_data.mat');
input_data = load_data(1:end-1); % 输入数据
output_data = load_data(2:end); % 输出数据

% 数据划分
train_input = input_data(1:20*24); % 训练输入数据
train_output = output_data(1:20*24); % 训练输出数据
test_input = input_data(20*24+1:end); % 测试输入数据
test_output = output_data(20*24+1:end); % 测试输出数据

% 构建LSTM模型
num_features = 1; % 特征数
num_hidden_units = 10; % LSTM隐藏单元数
num_epochs = 100; % 迭代次数

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(num_features)
    lstmLayer(num_hidden_units,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer];

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',num_epochs, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor',0.1, ...
    'LearnRateDropPeriod',50, ...
    'Verbose',0, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(train_input,train_output,layers,options);

% 预测结果
predicted_output = predict(net,test_input);

% 可视化结果
figure;
plot(test_output);
hold on;
plot(predicted_output);
legend('Actual','Predicted');
xlabel('Time (hours)');
ylabel('Load (MW)');
title('Load Forecasting using LSTM');

在这个示例中，我们首先加载了负荷数据，并将其分成训练和测试数据集。然后，我们构建了一个包含一个LSTM层、一个全连接层和一个回归层的神经网络模型。我们使用Adam优化器训练模型，使用测试集来预测模型的性能，并使用Matlab的绘图功能可视化预测结果。