请基于matlab编写深度学习代码,利用LSTM进行时间序列预测,我的输入量是数列A(长度为11499的列向量,行数代表时间序列),输出量是数列B(长度为11499的列向量,行数代表天数),希望从数列A中学习预测出数列B
时间: 2023-03-05 10:57:20 浏览: 61
以下是使用MATLAB进行时间序列预测的基本框架,其中使用LSTM模型:
1. 加载数据:
```matlab
load('data.mat'); % 加载数据文件,包含 A 和 B 两个向量
```
2. 数据预处理:
```matlab
% 标准化数据
A = zscore(A);
B = zscore(B);
% 将数据分成训练集和测试集
train_size = 0.8; % 训练集占比
train_len = round(train_size * length(A)); % 训练集长度
train_A = A(1:train_len);
train_B = B(1:train_len);
test_A = A(train_len+1:end);
test_B = B(train_len+1:end);
```
3. 构建LSTM模型:
```matlab
% 定义模型参数
input_size = 1; % 输入维度
output_size = 1; % 输出维度
hidden_size = 100; % 隐藏层维度
sequence_len = 50; % 序列长度
learning_rate = 0.001; % 学习率
num_epochs = 100; % 迭代次数
% 定义LSTM层
lstm_layer = lstmLayer(hidden_size,'OutputMode','last');
% 定义输出层
output_layer = fullyConnectedLayer(output_size);
% 定义网络层
layers = [ ...
sequenceInputLayer(input_size)
lstm_layer
output_layer
regressionLayer];
% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', num_epochs, ...
'MiniBatchSize', 64, ...
'InitialLearnRate', learning_rate, ...
'GradientThreshold',1, ...
'Shuffle','never', ...
'Verbose',0);
% 训练LSTM模型
net = trainNetwork(train_A', train_B', layers, options);
```
4. 进行预测:
```matlab
% 使用LSTM模型进行预测
predicted_B = predict(net, test_A')';
% 将预测结果反标准化
predicted_B = predicted_B .* std(B) + mean(B);
% 画出预测结果和真实结果的对比图
plot(test_B);
hold on;
plot(predicted_B);
legend('True','Predicted');
```
完整代码如下:
```matlab
% 加载数据
load('data.mat');
% 标准化数据
A = zscore(A);
B = zscore(B);
% 将数据分成训练集和测试集
train_size = 0.8; % 训练集占比
train_len = round(train_size * length(A)); % 训练集长度
train_A = A(1:train_len);
train_B = B(1:train_len);
test_A = A(train_len+1:end);
test_B = B(train_len+1:end);
% 定义模型参数
input_size = 1; % 输入维度
output_size = 1; % 输出维度
hidden_size = 100; % 隐藏层维度
sequence_len = 50; % 序列长度
learning_rate = 0.001; % 学习率
num_epochs = 100; % 迭
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