lstm的7步预测matlab
时间: 2023-10-31 22:53:59 浏览: 27
以下是使用 MATLAB 对 LSTM 进行 7 步预测的步骤:
1.加载数据集:将训练数据集加载到 MATLAB 中,这里我们假设数据集存储在名为“data.mat”的文件中。
```matlab
load('data.mat');
```
2. 数据预处理:将数据集分为训练数据和测试数据,并对其进行归一化处理。
```matlab
train_data = data(1:700);
test_data = data(701:end);
train_data = normalize(train_data);
test_data = normalize(test_data);
```
3. 创建 LSTM 网络模型:在 MATLAB 中创建 LSTM 网络模型,指定网络的输入和输出大小以及隐藏层的大小等参数。
```matlab
input_size = 1;
output_size = 1;
hidden_size = 10;
layers = [ ...
sequenceInputLayer(input_size)
lstmLayer(hidden_size)
fullyConnectedLayer(output_size)
regressionLayer];
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',100, ...
'GradientThreshold',1, ...
'InitialLearnRate',0.01, ...
'LearnRateSchedule','piecewise', ...
'LearnRateDropFactor',0.1, ...
'LearnRateDropPeriod',20, ...
'Verbose',0);
net = trainNetwork(train_data,train_data,layers,options);
```
4. 训练模型:使用训练数据训练 LSTM 网络模型。
```matlab
net = trainNetwork(train_data,train_data,layers,options);
```
5. 预测未来 7 个时间步长的数据:使用训练好的 LSTM 网络模型预测未来 7 个时间步长的数据。
```matlab
future_steps = 7;
prediction = predict(net,test_data(end),future_steps,'MiniBatchSize',1);
```
6. 反归一化处理:将预测结果反归一化处理,以便与原始数据进行比较。
```matlab
prediction = denormalize(prediction);
```
7. 绘制预测结果图表:将预测结果与原始数据进行比较,并绘制预测结果的图表。
```matlab
figure
hold on
plot(test_data)
plot([700:700+future_steps],prediction)
legend('Original Data','Predicted Data')
xlabel('Time Steps')
ylabel('Data')
title('7-Step Prediction using LSTM Network')
hold off
```