那将我的要求完整代码写出
时间: 2023-10-27 22:04:38 浏览: 37
好的,以下是完整代码实现,包括数据划分、数据归一化、LSTM模型的搭建、训练和测试等步骤:
```
% 读取数据矩阵
data = load('data.mat'); % 假设数据矩阵保存在data.mat文件中
% 划分训练集和测试集
trainRatio = 0.8; % 训练集占比
numSequences = size(data,1)/30; % 序列数
numTrainSequences = floor(numSequences * trainRatio); % 训练集序列数
numTestSequences = numSequences - numTrainSequences; % 测试集序列数
% 随机打乱数据
idx = randperm(numSequences);
data = data((idx-1)*30+1:idx*30,:);
% 划分训练集和测试集
trainData = data(1:numTrainSequences*30,:);
testData = data(numTrainSequences*30+1:end,:);
trainLabels = trainData(:,end); % 训练集标签
testLabels = testData(:,end); % 测试集标签
trainData = trainData(:,1:end-1); % 去掉训练集标签
testData = testData(:,1:end-1); % 去掉测试集标签
% 数据归一化
[trainData, mu, sigma] = zscore(trainData); % 训练集归一化
testData = (testData - repmat(mu,size(testData,1),1))./repmat(sigma,size(testData,1),1); % 测试集归一化
% 将数据转换为三维张量
trainData = reshape(trainData,[numTrainSequences,30,10]); % 训练集转换为三维张量
testData = reshape(testData,[numTestSequences,30,10]); % 测试集转换为三维张量
% 定义LSTM模型
layers = [ ...
sequenceInputLayer(10)
lstmLayer(100,'OutputMode','last')
fullyConnectedLayer(5)
softmaxLayer
classificationLayer];
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', 100, ...
'MiniBatchSize', 100, ...
'Shuffle','every-epoch', ...
'Verbose',false, ...
'Plots','training-progress');
% 训练LSTM模型
net = trainNetwork(trainData,trainLabels,layers,options);
% 测试LSTM模型
predictedLabels = classify(net,testData);
accuracy = sum(predictedLabels == testLabels)/numel(testLabels);
disp(['测试准确率为:' num2str(accuracy)]);
```
其中,假设原始数据矩阵保存在data.mat文件中,并且包含了40440 x 11的数据矩阵。在代码中,我们首先将数据矩阵划分为训练集和测试集,并对数据进行了归一化处理。然后,将训练集和测试集分别转换为三维张量,并定义了LSTM模型的结构和训练超参数。最后,我们使用trainNetwork函数训练LSTM模型,并使用classify函数对测试集进行预测,计算准确率,并输出结果。