bilstm时间序列预测matlab代码

在MATLAB中，使用双向LSTM（Long Short-Term Memory）进行时间序列预测通常涉及到深度学习库如Deep Learning Toolbox。下面是一个简化的示例，展示如何使用这种结构进行预测：

% 加载所需的库
addpath('toolbox/deeplearning')

% 假设你有一个名为data的时间序列数据集，分为输入X和目标Y两部分
X = data.X;
Y = data.Y;

% 定义模型参数
num_units = 64; % LSTM单元的数量
input_size = size(X, 2); % 输入特征的数量
output_size = size(Y, 2); % 输出特征的数量

% 创建双向LSTM网络
lstmLayers = [
    sequenceInputLayer(input_size)
    lstmLayer(num_units, 'Bidirectional', true) % 双向LSTM层
    fullyConnectedLayer(output_size) % 输出层
    regressionLayer % 因为是回归任务
];

% 编译模型
net = dlnetwork(lstmLayers);
options = trainingOptions('adam', ... % 使用Adam优化器
    'MaxEpochs', 50, ... % 训练轮数
    'MiniBatchSize', 32, ... % 批量大小
    'Verbose', false);

% 训练模型
net = trainNetwork(X, Y, net, options);

% 进行时间序列预测
prediction = predict(net, X(1:end-forecastHorizon,:)); % forecastHorizon是你想要预测的步长

% 结果处理
predicted_sequence = Y(forecastHorizon:end,:) + prediction'; % 添加预测到原始数据的尾部

%