lstm多变量单输出预测MATLAB代码
时间: 2023-07-26 22:04:58 浏览: 45
以下是一个使用LSTM神经网络进行多变量单输出预测的MATLAB代码示例:
```matlab
% 加载数据
data = load('data.mat');
inputData = data.inputData; % 输入变量数据
outputData = data.outputData; % 输出变量数据
% 数据划分
trainRatio = 0.8; % 训练数据比例
valRatio = 0.1; % 验证数据比例
testRatio = 0.1; % 测试数据比例
numTimeSteps = size(inputData, 2); % 时间步数
numFeatures = size(inputData, 1); % 输入变量数量
numResponses = size(outputData, 1); % 输出变量数量
% 划分数据集
[trainInd,valInd,testInd] = divideblock(size(inputData, 2),trainRatio,valRatio,testRatio);
% 构建LSTM网络
numHiddenUnits = 200; % LSTM隐藏单元数量
layers = [ ...
sequenceInputLayer(numFeatures)
lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')
fullyConnectedLayer(numResponses)
regressionLayer];
% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',100, ...
'GradientThreshold',1, ...
'InitialLearnRate',0.01, ...
'LearnRateSchedule','piecewise', ...
'LearnRateDropPeriod',50, ...
'LearnRateDropFactor',0.1, ...
'Verbose',0, ...
'Plots','training-progress');
% 训练LSTM网络
net = trainNetwork(inputData(:, trainInd),outputData(:, trainInd),layers,options);
% 预测输出
predictedOutput = predict(net, inputData);
% 可视化结果
figure;
plot(outputData(1, :), 'b');
hold on;
plot(predictedOutput(1, :), 'r--');
legend('实际输出', '预测输出');
xlabel('时间步');
ylabel('输出值');
```
请确保将数据保存为名为`data.mat`的MAT文件,其中`inputData`是一个大小为`(numFeatures, numTimeSteps)`的矩阵,`outputData`是一个大小为`(numResponses, numTimeSteps)`的矩阵。
你可以根据需要修改网络结构、训练选项和数据处理部分来适应你的问题和数据。
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