用matlab建立RNN预测模型和LSTM预测模型在代码和步骤上有哪些差别

在 Matlab 中建立 RNN 和 LSTM 预测模型的步骤和代码有所不同。下面是简单的介绍：

建立 RNN 预测模型的步骤：

1. 加载数据集：使用 `csvread` 函数将数据集加载到 Matlab 环境中。

2. 数据预处理：将数据集分为训练集和测试集，对数据进行归一化处理。

3. 定义模型：使用 `layrecnet` 函数定义一个递归神经网络模型。

4. 训练模型：使用 `train` 函数训练模型并得到训练好的模型。

5. 预测结果：使用 `sim` 函数对测试集进行预测并计算误差。

建立 LSTM 预测模型的步骤：

1. 加载数据集：使用 `csvread` 函数将数据集加载到 Matlab 环境中。

2. 数据预处理：将数据集分为训练集和测试集，对数据进行归一化处理。

3. 定义模型：使用 `lstmLayer` 函数定义一个 LSTM 层，然后使用 `sequenceInputLayer` 和 `sequenceFoldingLayer` 函数将数据输入到 LSTM 层中，并使用 `fullyConnectedLayer` 和 `regressionLayer` 函数定义输出层。

4. 训练模型：使用 `trainNetwork` 函数训练模型并得到训练好的模型。

5. 预测结果：使用 `predict` 函数对测试集进行预测并计算误差。

在代码上，建立 LSTM 模型时需要先定义 LSTM 层，并将数据输入到 LSTM 层中。此外，在训练模型时，使用的函数也不同，需要使用 `trainNetwork` 函数。