lstm从Excel三列中 三输入单输出matlab

您可以按照以下步骤使用 MATLAB 实现 LSTM 模型，将三列数据作为输入，将单列数据作为输出：

1. 导入数据：将 Excel 文件中的三列数据导入 MATLAB 中。可以使用 `xlsread` 函数将数据读入 MATLAB 并存储在一个矩阵中。

2. 数据预处理：对数据进行标准化处理，确保数据在相同的尺度范围内。可以使用 `zscore` 函数进行标准化处理。

3. 划分数据集：将数据集分为训练集和测试集，通常采用 80% 的数据作为训练集，20% 的数据作为测试集。

4. 创建 LSTM 模型：使用 `lstmLayer` 函数创建 LSTM 层，并使用 `sequenceInputLayer` 函数创建输入层。将这些层组合在一起，使用 `layerGraph` 函数创建模型。

5. 训练模型：使用 `trainNetwork` 函数训练模型。在训练过程中，可以使用 `miniBatchSize` 参数指定每个迭代中使用的数据量。

6. 测试模型：使用 `predict` 函数对测试集进行预测，并计算预测误差。

7. 可视化结果：使用 `plot` 函数将预测结果可视化，比较模型的预测结果和实际值。

以下是一个简单的示例代码，可以帮助您入门：

% 导入数据
data = xlsread('data.xlsx');
inputData = data(:,1:3);
outputData = data(:,4);

% 数据预处理
inputData = zscore(inputData);
outputData = zscore(outputData);

% 划分数据集
trainDataRatio = 0.8;
numObservations = size(inputData,1);
numTrainObservations = floor(trainDataRatio*numObservations);

trainInputData = inputData(1:numTrainObservations,:);
trainOutputData = outputData(1:numTrainObservations,:);
testInputData = inputData(numTrainObservations+1:end,:);
testOutputData = outputData(numTrainObservations+1:end,:);

% 创建 LSTM 模型
numFeatures = 3;
numResponses = 1;
numHiddenUnits = 200;

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];

lstmNet = layerGraph(layers);

% 训练模型
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'MiniBatchSize',32, ...
    'SequenceLength','longest', ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'Shuffle','never', ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor',0.1, ...
    'LearnRateDropPeriod',20, ...
    'Verbose',0, ...
    'Plots','training-progress');

trainedNet = trainNetwork(trainInputData',trainOutputData',lstmNet,options);

% 测试模型
predictedTestOutput = predict(trainedNet,testInputData');
testError = gsubtract(testOutputData',predictedTestOutput);
testRMSE = sqrt(mean(testError.^2));

% 可视化结果
figure
plot(testOutputData,'b')
hold on
plot(predictedTestOutput,'r')
legend('Actual','Predicted')
xlabel('Time')
ylabel('Data')

请注意，以上代码仅作为示例，可能需要根据您的数据和应用场景进行调整。