仍然报错:错误使用 trainNetwork 训练序列具有特征维度 1078 30,但输入层需要特征维度为 11 的序列。我重新描述需求。有一个数据大小为40440*11的矩阵,要每30*10个数据作为输入,第11列作为输出,用于分类输出
时间: 2024-03-16 17:44:19 浏览: 54
回归预测 - MATLAB实现LSTM(长短期记忆神经网络)多输入单输出(完整源码和数据)
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非常抱歉,我之前的回答仍然有误。根据你的需求,每个时间步长有 11 个特征,而不是 1078 个特征。因此,需要将 `numFeatures` 设置为 10,同时需要将输入数据重新整理为每行 30*10 个元素。
修改后的代码如下:
```matlab
numFeatures = 10;
numHiddenUnits = 200;
numClasses = 3;
X_train_reshape = reshape(X_train', [10, 30, size(X_train, 1)/30]);
X_train_reshape = permute(X_train_reshape, [2, 1, 3]);
X_test_reshape = reshape(X_test', [10, 30, size(X_test, 1)/30]);
X_test_reshape = permute(X_test_reshape, [2, 1, 3]);
layers = [ ...
sequenceInputLayer(numFeatures)
lstmLayer(numHiddenUnits)
fullyConnectedLayer(numClasses)
softmaxLayer
classificationLayer];
options = trainingOptions('adam', ...
'ExecutionEnvironment','cpu', ...
'MaxEpochs',100, ...
'MiniBatchSize',128, ...
'GradientThreshold',1, ...
'Shuffle','never', ...
'Verbose',0);
net = trainNetwork(X_train_reshape, categorical(Y_train), layers, options);
YPred = classify(net, X_test_reshape);
```
请注意,我在上面的代码中使用了 `reshape` 和 `permute` 函数来重新整理输入数据。`reshape` 函数将每行 10*30 个元素重新排列为 10 行,30 列,然后 `permute` 函数将第一维和第二维交换,以便输入到网络中。
如果还有问题,请告诉我。
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