用Matlab写一个6输入单输出的lstm的多步预测模型

下面是一个使用MATLAB实现的LSTM多步预测模型的示例代码。该模型使用6个输入变量来预测一个单一的输出变量，并且将预测结果展开成多步预测。

请注意，这个代码只是一个示例，具体实现需要根据你的数据和模型设计进行调整。

% 加载数据
load('data.mat');

% 设置模型参数
inputSize = 6;
numHiddenUnits = 100;
numResponses = 1;
numTimeSteps = 10;

% 构建LSTM网络
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',500, ...
    'MiniBatchSize',100, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor',0.1, ...
    'LearnRateDropPeriod',125, ...
    'Verbose',0, ...
    'Plots','training-progress');

% 准备训练数据
XTrain = cell(size(data,1)-numTimeSteps,1);
YTrain = cell(size(data,1)-numTimeSteps,1);
for i = 1:size(data,1)-numTimeSteps
    XTrain{i} = data(i:i+numTimeSteps-1,:);
    YTrain{i} = data(i+numTimeSteps,1);
end

% 训练模型
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);

% 准备测试数据
XTest = cell(numTimeSteps,1);
for i = 1:numTimeSteps
    XTest{i} = data(end-numTimeSteps+i:end,:);
end

% 多步预测
numSteps = 20;
YPred = zeros(numSteps,1);
for i = 1:numSteps
    YPred(i) = predict(net,XTest);
    XTest = [XTest(2:end); {YPred(i),XTest{end}(1:end-1,:)}];
end

% 绘制预测结果
figure
plot(data(:,1))
hold on
plot(size(data,1)+1:size(data,1)+numSteps,YPred,'.-')
hold off
xlabel('Time')
ylabel('Data')
title('LSTM多步预测')
legend('原始数据','预测结果')

其中，`data.mat`文件包含了用于训练和测试模型的示例数据。你需要将其替换为你自己的数据。

此外，本示例中使用了Adam优化器和学习率衰减策略来训练模型。你可以根据需要调整这些参数以获得更好的模型性能。