lstm的多步预测matlab

在Matlab中，可以通过使用预测神经网络工具箱中的LSTM网络来进行多步预测。

以下是一个简单的LSTM多步预测示例：

%准备数据
data = load('airlineData.mat');
X = data.airlineData;
X = X ./ max(X);

%创建LSTM网络
numFeatures = 1;
numResponses = 1;
numHiddenUnits = 200;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];

%定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'MiniBatchSize',1, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'InitialLearnRate',0.005, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor',0.2, ...
    'LearnRateDropPeriod',50, ...
    'Verbose',0, ...
    'Plots','training-progress');

%训练网络
net = trainNetwork(X(1:end-12),X(2:end-11),layers,options);

%进行多步预测
numTimeSteps = 12;
YPred = predict(net,X(end-numTimeSteps+1:end),'MiniBatchSize',1);

%绘制预测结果
figure
plot(X)
hold on
idx = size(X,1)-numTimeSteps+1:size(X,1);
plot(idx,YPred,'.-')
hold off
legend(["Observed" "Forecast"])

在这个例子中，我们首先准备了一个时间序列数据集，并将其归一化到[0,1]范围内。然后，我们使用预测神经网络工具箱中的LSTM网络创建一个预测模型。接下来，我们定义了训练选项，并使用训练数据对网络进行训练。最后，我们使用训练好的网络进行多步预测，并将预测结果与观测值绘制在同一张图中。