lstm对多输入多输出的负荷预测matlab

可以使用MATLAB中的Deep Learning Toolbox来实现多输入多输出的LSTM负荷预测。

首先，准备数据。将多个输入和多个输出的数据按照时间序列组织起来，形成一个三维数组，其中第一维是时间步长，第二维是输入/输出变量，第三维是样本数。可以使用MATLAB中的timeseries对象来方便地处理时间序列数据。

然后，可以使用MATLAB中的LSTM网络来建立模型。可以按照以下步骤来实现：

1. 定义LSTM网络结构。可以使用lstmLayer函数来添加LSTM层，使用fullyConnectedLayer函数来添加全连接层。

2. 定义训练选项。可以使用trainingOptions函数来定义训练选项，如学习率、最大迭代次数等。

3. 训练LSTM网络。可以使用trainNetwork函数来训练LSTM网络，输入训练数据和训练选项即可。

4. 使用LSTM网络进行预测。可以使用predict函数来进行预测，输入测试数据即可。

最后，可以使用MATLAB中的绘图函数来绘制预测结果和实际结果的对比图，以评估模型的性能。

需要注意的是，LSTM网络的训练需要大量的数据和计算资源，同时需要对网络结构和训练参数进行调优，才能得到较好的预测效果。