请给出基于MATLAB的VMD LSTM优化算法代码
时间: 2024-09-09 13:04:56 浏览: 28
在MATLAB中,使用Vanilla Multi-Dimensional (VMD) LSTM(长短期记忆网络)进行优化通常涉及几个步骤,包括数据预处理、模型构建、训练以及评估。以下是一个简化的VMD-LSTM示例代码,假设我们有一个简单的序列预测任务:
```matlab
% 导入所需库
addpath('toolbox_lstm'); % 如果有自定义的LSTM工具箱
% 假设X_train是输入数据,y_train是对应的标签
X_train = ...;
y_train = ...;
% VMD分解(如果你的数据需要)
[vmdComponents, ~] = vmd(X_train); % 使用VMD分解数据到主成分上
% 将VMD结果转换为适合LSTM的输入格式
X_train_vmd = cellfun(@(x) x(:)', vmdComponents, 'UniformOutput', false);
% 定义LSTM模型
numHiddenNodes = 10; % 隐藏单元数量
model = lstmLayer(numHiddenNodes, 'OutputMode', 'sequence');
% 编组并堆叠层
layers = [ sequenceInputLayer(vmdComponents{1}.Size(2:end)) model fullyConnectedLayer(1) softmaxLayer regressionLayer ];
options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 50, 'MiniBatchSize', 32, 'Verbose', false);
% 训练模型
net = trainNetwork(X_train_vmd, y_train, layers, options);
% 测试模型性能
y_pred = predict(net, X_train_vmd);
mse = mean-square-error(y_train, y_pred);
%