lstm时间序列如何进行多步预测matlab
时间: 2023-07-31 14:13:30 浏览: 91
基于Matlab的LSTM模型时间序列多步预测——多对单
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在 Matlab 中,可以使用 `nnet` 工具箱中的 `trainNetwork` 函数进行 LSTM 时间序列的多步预测。以下是一个简单的示例代码:
```matlab
% 读入时间序列数据
data = csvread('data.csv');
% 将时间序列数据划分为训练集和测试集
trainData = data(1:800);
testData = data(801:end);
% 定义 LSTM 模型
inputSize = 1;
numHiddenUnits = 100;
numClasses = 1;
layers = [ ...
sequenceInputLayer(inputSize)
lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')
fullyConnectedLayer(numClasses)
regressionLayer];
% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',100, ...
'GradientThreshold',1, ...
'InitialLearnRate',0.01, ...
'MiniBatchSize',64, ...
'SequenceLength','longest', ...
'Shuffle','never', ...
'Verbose',0);
% 训练 LSTM 模型
net = trainNetwork(trainData,trainData,layers,options);
% 使用训练好的 LSTM 模型进行多步预测
numTimeSteps = numel(testData);
x0 = testData(1);
net = predictAndUpdateState(net,x0);
ypred = zeros(numTimeSteps,1);
ypred(1) = x0;
for i = 2:numTimeSteps
[net,ypred(i)] = predictAndUpdateState(net,ypred(i-1),'ExecutionEnvironment','cpu');
end
% 绘制预测结果
figure
plot(801:1000,testData)
hold on
plot(801:1000,ypred,'.-')
xlabel("时间步")
ylabel("数值")
title("LSTM 多步预测")
legend(["观测值" "预测值"])
```
这个示例代码中,我们首先将时间序列数据读入到 Matlab 中,并将其划分为训练集和测试集。然后,我们定义了一个包含一个 LSTM 层和一个全连接层的 LSTM 模型,并使用 `trainNetwork` 函数对其进行训练。最后,我们使用训练好的 LSTM 模型对测试集进行多步预测,并绘制出预测结果。
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