用MATLAB写一个LSTM模型的十二步预测代码

以下是一个简单的LSTM模型的十二步预测MATLAB代码：

% 步骤1：加载数据
data = load('data.mat');
X = data.X;
Y = data.Y;

% 步骤2：拆分数据集
train_ratio = 0.7;
val_ratio = 0.15;
test_ratio = 0.15;
[trainInd, valInd, testInd] = dividerand(size(X,2), train_ratio, val_ratio, test_ratio);
X_train = X(:,trainInd);
Y_train = Y(:,trainInd);
X_val = X(:,valInd);
Y_val = Y(:,valInd);
X_test = X(:,testInd);
Y_test = Y(:,testInd);

% 步骤3：定义LSTM模型
numFeatures = size(X_train,1);
numResponses = size(Y_train,1);
numHiddenUnits = 200;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];

% 步骤4：定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',500, ...
    'MiniBatchSize',100, ...
    'ValidationData',{X_val,Y_val}, ...
    'Plots','training-progress', ...
    'Verbose',false);

% 步骤5：训练LSTM模型
net = trainNetwork(X_train,Y_train,layers,options);

% 步骤6：使用LSTM模型进行预测
Y_pred = predict(net,X_test);

% 步骤7：计算预测误差
RMSE = sqrt(mean((Y_test - Y_pred).^2));

% 步骤8：将预测结果可视化
figure;
plot(Y_test);
hold on;
plot(Y_pred);
legend('真实值','预测值');

% 步骤9：定义十二步预测的输入
X_pred = X_test(:,end-11:end);

% 步骤10：逐步进行十二步预测
for i=1:12
    Y_next = predict(net,X_pred);
    Y_pred = [Y_pred Y_next];
    X_pred = [X_pred(:,2:end) Y_next];
end

% 步骤11：将十二步预测可视化
figure;
plot(Y_test);
hold on;
plot(Y_pred);
legend('真实值','预测值');

% 步骤12：计算十二步预测的误差
RMSE_pred = sqrt(mean((Y_test(:,end-11:end) - Y_pred(:,end-11:end)).^2));

需要注意的是，这只是一个简单的LSTM模型的预测示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。