基于matlab的lstm代码

以下是基于 MATLAB 的 LSTM 代码示例：

% 设置随机数种子
rng(0);

% 定义 LSTM 的参数
inputSize = 1;
numHiddenUnits = 200;
outputSize = 1;

% 建立 LSTM 网络
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)
    lstmLayer(numHiddenUnits)
    fullyConnectedLayer(outputSize)
    regressionLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'InitialLearnRate',0.005, ...
    'MiniBatchSize',64, ...
    'SequenceLength','longest', ...
    'Shuffle','never', ...
    'Verbose',0, ...
    'Plots','training-progress');

% 生成示例数据
data = sin(1:0.1:100)'+randn(1001,1)*0.01;

% 将数据转换为序列数据
data = num2cell(data);
data = cellfun(@(x) transpose(x),data,'UniformOutput',false);
data = cellfun(@(x) reshape(x,1,1,[]),data,'UniformOutput',false);
data = cat(3,data{:});

% 训练 LSTM 网络
net = trainNetwork(data,data,layers,options);

% 生成预测序列
predicted = [];
input = data(1,:,:);
for i = 1:size(data,3)
    [net, output] = predictAndUpdateState(net,input);
    predicted = [predicted; output];
    input = output;
end

% 绘制预测结果
figure
plot(predicted)
hold on
plot(data,'.-')
hold off
legend({'预测','实际'})

该示例中，我们使用 LSTM 网络对一维时间序列数据进行预测。首先，我们定义了 LSTM 的参数，然后建立 LSTM 网络，并设置训练选项。接下来，我们生成示例数据，并将其转换为序列数据，然后训练 LSTM 网络。最后，我们使用 LSTM 网络生成预测序列，并将预测结果与实际结果绘制在同一张图上。