lstm多步预测pm2.5matlab

在MATLAB中，可以使用LSTM网络进行多步PM2.5预测。以下是一个简单的代码示例：

% 导入数据
data = csvread('data.csv', 1, 0); % 假设数据文件中第一行是标题，从第二行开始是数据
train_ratio = 0.8; % 将80%的数据用于训练，其余用于测试
train_num = floor(size(data, 1) * train_ratio);
train_data = data(1:train_num, :);
test_data = data(train_num+1:end, :);

% 预处理数据
X_train = [];
Y_train = [];
for i = 12:size(train_data, 1) % 每12个小时作为一组输入
    X_train = [X_train; train_data(i-11:i-1, 1:5)];
    Y_train = [Y_train; train_data(i, 5)];
end
X_test = [];
Y_test = [];
for i = 12:size(test_data, 1) % 每12个小时作为一组输入
    X_test = [X_test; test_data(i-11:i-1, 1:5)];
    Y_test = [Y_test; test_data(i, 5)];
end

% 构建LSTM网络
numFeatures = 5; % 输入特征数
numResponses = 1; % 输出特征数
numHiddenUnits = 200; % 隐藏单元数
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits)
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'GradientThreshold', 1, ...
    'InitialLearnRate', 0.001, ...
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor', 0.1, ...
    'LearnRateDropPeriod', 10, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'Verbose', 0);

% 训练网络
net = trainNetwork(X_train', Y_train', layers, options);

% 预测
YPred = [];
X = X_test(1, :)';
for i = 1:size(X_test, 1)/12
    YPred = [YPred; predict(net, X')];
    X = [X_test(i*12, 1:4)'; YPred(end)];
end

% 可视化结果
figure
plot(Y_test)
hold on
plot(YPred)
legend('真实值', '预测值')
xlabel('样本序号')
ylabel('PM2.5值')

在上面的代码中，我们首先导入数据并将其分为训练集和测试集。然后，我们将数据预处理为每12个小时作为一组输入，每组输入包含前11个小时的PM2.5数据和其他4个特征数据。接下来，我们构建了一个包含LSTM层和完全连接层的网络，并使用ADAM优化器进行训练。在训练完成后，我们使用网络对测试集进行预测，并将结果可视化。