用于近红外光谱的长短期神经网络的matlab代码

以下是一个简单的基于长短期记忆网络（LSTM）的近红外光谱预测代码示例，使用Matlab实现：

% 预处理数据
data = load('spectra_data.mat'); % 加载数据
X_train = data.X_train; % 训练集
X_test = data.X_test; % 测试集
Y_train = data.Y_train; % 训练集标签
Y_test = data.Y_test; % 测试集标签

% 构建LSTM模型
input_size = size(X_train,2); % 输入维度
output_size = size(Y_train,2); % 输出维度
hidden_size = 64; % 隐藏层维度
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(input_size)
    lstmLayer(hidden_size,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(output_size)
    regressionLayer
];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',50, ...
    'MiniBatchSize',32, ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor',0.5, ...
    'LearnRateDropPeriod',10, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(X_train,Y_train,layers,options);

% 预测测试集
Y_pred = predict(net,X_test);

% 评价模型
rmse = sqrt(mean((Y_test-Y_pred).^2));
r2 = corrcoef(Y_test,Y_pred).^2;

fprintf('RMSE: %f\n',rmse);
fprintf('R2: %f\n',r2);

其中，`spectra_data.mat` 是预处理好的数据，包含训练集、测试集、标签等。模型采用一个LSTM层和一个全连接层，使用均方误差（MSE）作为损失函数进行训练。训练选项中使用了Adam优化器和学习率衰减策略。最后，计算出模型在测试集上的RMSE和R2评价指标。