用MATLAB写一个LSTM模型的七步预测代码

以下是MATLAB实现LSTM模型的七步预测代码：

步骤1：准备数据

首先，准备需要预测的时间序列数据，并将其拆分为训练集和测试集。

% 准备数据
data = xlsread('data.xlsx');
train_data = data(1:800);
test_data = data(801:end);

步骤2：创建输入序列

为了训练LSTM模型，需要将输入序列转换为适合模型的形式。在这里，我们将使用滑动窗口方法来创建输入序列。

% 创建输入序列
input_seq_len = 50;
train_input_seq = zeros(input_seq_len, length(train_data)-input_seq_len);
for i = 1:length(train_data)-input_seq_len
    train_input_seq(:,i) = train_data(i:i+input_seq_len-1);
end

步骤3：标准化数据

应用标准化方法对数据进行预处理。

% 标准化数据
[train_input_seq_norm, mu, sigma] = zscore(train_input_seq);

步骤4：创建LSTM模型

下一步是创建LSTM模型。在这里，我们将创建一个包含一个LSTM层和一个完全连接层的模型。

% 创建LSTM模型
input_size = input_seq_len;
output_size = 1;
num_hidden_units = 100;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(input_size)
    lstmLayer(num_hidden_units)
    fullyConnectedLayer(output_size)
    regressionLayer];
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'InitialLearnRate',0.005, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropPeriod',50, ...
    'LearnRateDropFactor',0.2, ...
    'Verbose',0);
net = trainNetwork(train_input_seq_norm, train_data(input_seq_len+1:end), layers, options);

步骤5：创建预测序列

现在，我们将创建一个预测序列，以便在测试集上评估模型。

% 创建预测序列
test_input_seq = zeros(input_seq_len, length(test_data)-input_seq_len);
for i = 1:length(test_data)-input_seq_len
    test_input_seq(:,i) = test_data(i:i+input_seq_len-1);
end
test_input_seq_norm = (test_input_seq - mu) ./ sigma;
predicted_test_data = predict(net, test_input_seq_norm);

步骤6：反标准化预测结果

将预测结果反标准化，以便与原始的测试集数据进行比较。

% 反标准化预测结果
predicted_test_data = predicted_test_data .* sigma + mu;

步骤7：绘制预测结果

最后一步是绘制预测结果和原始测试数据。

% 绘制预测结果
figure;
plot(test_data);
hold on;
plot(predicted_test_data);
legend('真实值', '预测值');