lstm多步时间序列预测matlab代码
时间: 2023-09-22 21:11:58 浏览: 72
以下是一个简单的LSTM多步时间序列预测的MATLAB代码示例:
```matlab
% 加载数据
data = load('data.csv');
train_data = data(1:800);
test_data = data(801:end);
% 标准化数据
[train_data, mu, sigma] = zscore(train_data);
% 构建输入序列
input_seq_len = 5;
output_seq_len = 2;
XTrain = [];
YTrain = [];
for i = 1:length(train_data)-input_seq_len-output_seq_len+1
XTrain = [XTrain; train_data(i:i+input_seq_len-1)];
YTrain = [YTrain; train_data(i+input_seq_len:i+input_seq_len+output_seq_len-1)];
end
% 构建LSTM模型
num_features = 1;
num_hidden_units = 32;
num_layers = 2;
input_size = input_seq_len*num_features;
output_size = output_seq_len*num_features;
layers = [ ...
sequenceInputLayer(input_size)
lstmLayer(num_hidden_units,'OutputMode','sequence')
lstmLayer(num_hidden_units,'OutputMode','sequence')
fullyConnectedLayer(output_size)
regressionLayer];
% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',100, ...
'MiniBatchSize',128, ...
'ValidationData',{XVal,YVal}, ...
'Plots','training-progress');
% 训练模型
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);
% 预测测试数据
test_data = normalize(test_data,mu,sigma);
XTest = [];
for i = 1:length(test_data)-input_seq_len-output_seq_len+1
XTest = [XTest; test_data(i:i+input_seq_len-1)];
end
YPred = predict(net,XTest);
% 反归一化数据
YPred = YPred.*sigma + mu;
test_data = test_data.*sigma + mu;
% 可视化结果
figure
plot(test_data)
hold on
plot([zeros(input_seq_len,1);YPred(:,1)],'LineWidth',2)
plot([zeros(input_seq_len,1);YPred(:,2)],'LineWidth',2)
legend('真实数据','预测数据1','预测数据2')
```
在这个例子中,我们首先加载数据并将其分为训练集和测试集。然后,我们对训练数据进行标准化,并使用滑动窗口构建输入序列和相应的输出序列。接下来,我们构建一个包含两个LSTM层的模型,并使用Adam优化器进行训练。最后,我们使用模型预测测试数据,并将预测结果可视化。
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