用matlab设计一个lstm行为分类预测算法,共有18180条数据每条数据有8列,前七列为加速度数据和角速度数据是输入,最后一列为输出共6类,把每20条数据作为一个样本,分为训练集70%,测试集30%
时间: 2024-03-03 09:50:13 浏览: 15
好的,以下是基于您的要求修改后的MATLAB代码,您可以根据需要对其进行调整和修改:
```matlab
% 读取数据
data = load('data.txt'); % 假设数据文件名为data.txt
x = data(:, 1:7); % 输入数据,前7列
y = data(:, 8); % 输出数据,最后1列
% 将数据划分为样本
sample_size = 20; % 每个样本包含的数据点数
num_samples = floor(size(data, 1) / sample_size); % 样本数量
x_sample = zeros(num_samples, sample_size, 7); % 样本输入数据
y_sample = zeros(num_samples, 1); % 样本输出数据
for i = 1:num_samples
idx_start = (i - 1) * sample_size + 1;
idx_end = i * sample_size;
x_sample(i, :, :) = x(idx_start:idx_end, :);
y_sample(i) = y(idx_end);
end
% 划分数据集
n = num_samples; % 数据集大小
idx = randperm(n); % 随机排序
train_size = ceil(n * 0.7); % 训练集大小
train_idx = idx(1:train_size); % 训练集索引
test_idx = idx(train_size+1:end); % 测试集索引
% 获取训练集和测试集
x_train = x_sample(train_idx, :, :);
y_train = y_sample(train_idx);
x_test = x_sample(test_idx, :, :);
y_test = y_sample(test_idx);
% 构建LSTM模型
inputSize = 7; % 输入数据的大小
numHiddenUnits = 100; % LSTM层中的隐藏单元数量
numClasses = 6; % 分类器网络中的类别数量
layers = [ ...
sequenceInputLayer(inputSize)
lstmLayer(numHiddenUnits, 'OutputMode', 'last')
lstmLayer(numHiddenUnits, 'OutputMode', 'last')
fullyConnectedLayer(numClasses)
softmaxLayer
classificationLayer];
% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', 50, ...
'MiniBatchSize', 64, ...
'ValidationData', {x_test, categorical(y_test)}, ...
'Plots', 'training-progress');
% 训练模型
net = trainNetwork(x_train, categorical(y_train), layers, options);
% 使用测试集评估模型
y_pred = classify(net, x_test);
confusion = confusionmat(y_test, y_pred);
accuracy = sum(diag(confusion)) / sum(confusion(:));
disp(['测试集分类准确率: ', num2str(accuracy)]);
% 保存模型
save('lstm_behavior_classification_model.mat', 'net');
```
希望这个代码对您有所帮助!