bilstm时间序列预测代码matlab

以下是一个简单的使用双向LSTM进行时间序列预测的MATLAB代码：

% 准备数据
data = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]; % 原始数据
sequenceLength = 3; % 时间序列长度
numObservations = numel(data)-sequenceLength; % 观测次数

XTrain = zeros(numObservations,sequenceLength);
YTrain = zeros(numObservations,1);

for i = 1:numObservations
    XTrain(i,:) = data(i:i+sequenceLength-1);
    YTrain(i) = data(i+sequenceLength);
end

% 创建双向LSTM网络
numFeatures = 1;
numResponses = 1;
numHiddenUnits = 200;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    bilstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];

% 训练网络
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',500, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'InitialLearnRate',0.005, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor',0.1, ...
    'LearnRateDropPeriod',125, ...
    'Verbose',0, ...
    'Plots','training-progress');

net = trainNetwork(XTrain',YTrain',layers,options);

% 预测未来时间序列
numTimeSteps = 10;
XTest = data(end-sequenceLength+1:end); % 最后一个时间序列

YPred = zeros(numTimeSteps,1);

for i = 1:numTimeSteps
    [net,YPred(i)] = predictAndUpdateState(net,XTest');
    XTest = [XTest(2:end); YPred(i)];
end

% 绘制结果
figure
plot(data)
hold on
idx = numObservations+1:numObservations+numTimeSteps;
plot(idx,YPred,'.-')
hold off
xlabel("时间")
ylabel("数值")
title("双向LSTM时间序列预测")
legend(["观测值" "预测值"])

这个代码使用一个长度为3的时间序列作为输入数据，使用双向LSTM网络进行训练和预测。在训练过程中，使用Adam优化器和学习率衰减策略。在预测过程中，使用训练好的网络逐步预测未来的时间序列数据，并将其与原始数据进行对比。