Matlab实现LSTM长短期记忆神经网络多变量时间序列预测

LSTM是一种常用于序列预测的深度学习模型，它可以有效地处理时间序列中长期依赖关系，适用于多变量时间序列预测。下面是一个简单的Matlab代码示例，演示了如何使用LSTM模型进行多变量时间序列预测：

% 假设我们有一个包含n个变量，m个时间步的时间序列数据
% 数据格式为[n, m]
% 将数据分为训练集和测试集
train_data = data(:, 1:train_size);
test_data = data(:, train_size+1:end);
% 定义LSTM模型参数
num_features = size(train_data, 1);
num_hidden_units = 128;
num_epochs = 100;
mini_batch_size = 64;
% 构建LSTM模型
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(num_features)
    lstmLayer(num_hidden_units,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(num_features)
    regressionLayer];
% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',num_epochs, ...
    'MiniBatchSize',mini_batch_size, ...
    'SequenceLength','longest', ...
    'Shuffle','never', ...
    'Verbose',0);
% 训练LSTM模型
net = trainNetwork(train_data, train_data, layers, options);
% 使用训练好的模型进行预测
y_pred = predict(net, test_data);

其中，`train_data`和`test_data`是输入数据，`num_features`是数据的特征数，`num_hidden_units`是LSTM模型的隐藏单元数，`num_epochs`是训练轮数，`mini_batch_size`是每个小批量的样本数。`layers`定义了LSTM模型的层次结构，`options`是训练选项。最后，使用训练好的模型进行预测，得到预测结果`y_pred`。