请基于matlab编写深度学习代码,利用输入时间序列数据A(单列)得到新的输出时间序列数据B(单列)

时间: 2023-03-05 16:43:03 浏览: 67
好的,以下是一个基于 MATLAB 的深度学习模型,用于将输入时间序列数据A转换为输出时间序列数据B。这个模型使用 LSTM(长短期记忆网络)作为其基本构建块。 ```matlab % 输入时间序列数据A A = [1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10]; % 构建 LSTM 神经网络模型 numHiddenUnits = 10; layers = [ ... sequenceInputLayer(1) lstmLayer(numHiddenUnits) fullyConnectedLayer(1) regressionLayer ]; options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 100); net = trainNetwork(A, A, layers, options); % 使用模型进行预测,得到输出时间序列数据B B = predict(net, A); ``` 在上面的代码中,我们首先定义了输入时间序列数据 A,并将其存储在一个单列向量中。然后,我们定义了 LSTM 神经网络模型,该模型包括一个序列输入层、一个 LSTM 层、一个全连接层和一个回归层。我们使用 Adam 优化算法进行训练,最大训练轮数为 100。 最后,我们使用训练好的模型对输入时间序列数据 A 进行预测,得到输出时间序列数据 B。在这个例子中,由于我们的模型的目标是将输入数据 A 重构为输出数据 B,因此我们将 A 作为模型的输入和目标。

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