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⛄ 内容介绍
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种常用于处理序列数据的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的变种。相比传统的RNN，LSTM能够更好地解决长期依赖问题，具有较强的记忆能力。
LSTM通过引入门控机制来控制信息的流动和遗忘，从而实现对长期依赖关系的建模。其核心思想是使用门控单元来控制信息的输入、输出和遗忘，包括遗忘门、输入门和输出门。
LSTM的基本结构如下：
- 输入门（Input Gate）：决定是否将当前输入信息纳入记忆中。由一个sigmoid激活函数和一个点乘操作组成。输入门的输出范围在0到1之间，0表示完全忽略当前输入，1表示完全保留当前输入。
- 遗忘门（Forget Gate）：决定是否从记忆中删除某些信息。同样由一个sigmoid激活函数和一个点乘操作组成。遗忘门的输出范围在0到1之间，0表示完全忘记先前的记忆，1表示完全保留先前的记忆。
- 记忆单元（Memory Cell）：用于存储和传递先前的记忆信息。通过遗忘门和输入门来控制信息的删除和添加。
- 输出门（Output Gate）：决定当前时刻的输出。由一个sigmoid激活函数和一个点乘操作组成。输出门的输出范围在0到1之间，控制着记忆单元中的信息如何影响当前时刻的输出。
通过这些门控机制，LSTM可以选择性地保留、遗忘和输出信息，实现对长期依赖关系的建模。这使得LSTM在许多序列数据任务中取得了优秀的表现，如机器翻译、语音识别、文本生成等。
⛄ 代码
%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集temp = randperm(103);P_train = res(temp(1: 80), 1: 7)';T_train = res(temp(1: 80), 8)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(81: end), 1: 7)';T_test = res(temp(81: end), 8)';N = size(P_test, 2);%% 数据归一化[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);%% 数据平铺P_train = double(reshape(P_train, 7, 1, 1, M));P_test = double(reshape(P_test , 7, 1, 1, N));t_train = t_train';t_test = t_test' ;%% 数据格式转换for i = 1 : M p_train{i, 1} = P_train(:, :, 1, i);endfor i = 1 : N p_test{i, 1} = P_test( :, :, 1, i);end%% 创建模型layers = [ sequenceInputLayer(7) % 建立输入层 lstmLayer(4, 'OutputMode', 'last') % LSTM层 reluLayer % Relu激活层 fullyConnectedLayer(1) % 全连接层 regressionLayer]; % 回归层 %% 参数设置options = trainingOptions('adam', ... % Adam 梯度下降算法 'MaxEpochs', 1500, ... % 最大迭代次数 'InitialLearnRate', 0.01, ... % 初始学习率为 0.01 'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... % 学习率下降 'LearnRateDropFactor', 0.1, ... % 学习率下降因子 'LearnRateDropPeriod', 1200, ... % 经过 1200 次训练后 学习率为 0.01 * 0.1 'Shuffle', 'every-epoch', ... % 每次训练打乱数据集 'Plots', 'training-progress', ... % 画出曲线 'Verbose', false);%% 训练模型net = trainNetwork(p_train, t_train, layers, options);%% 仿真预测t_sim1 = predict(net, p_train);t_sim2 = predict(net, p_test );%% 数据反归一化T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);%% 均方根误差error1 = sqrt(sum((T_sim1' - T_train).^2) ./ M);error2 = sqrt(sum((T_sim2' - T_test ).^2) ./ N);%% 查看网络结构analyzeNetwork(net)%% 绘图figureplot(1: M, T_train, 'r-*', 1: M, T_sim1, 'b-o', 'LineWidth', 1)legend('真实值', '预测值')xlabel('预测样本')ylabel('预测结果')string = {'训练集预测结果对比'; ['RMSE=' num2str(error1)]};title(string)xlim([1, M])gridfigureplot(1: N, T_test, 'r-*', 1: N, T_sim2, 'b-o', 'LineWidth', 1)legend('真实值', '预测值')xlabel('预测样本')ylabel('预测结果')string = {'测试集预测结果对比'; ['RMSE=' num2str(error2)]};title(string)xlim([1, N])grid%% 相关指标计算% R2R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1')^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;R2 = 1 - norm(T_test - T_sim2')^2 / norm(T_test - mean(T_test ))^2;disp(['训练集数据的R2为：', num2str(R1)])disp(['测试集数据的R2为：', num2str(R2)])% MAEmae1 = sum(abs(T_sim1' - T_train)) ./ M ;mae2 = sum(abs(T_sim2' - T_test )) ./ N ;disp(['训练集数据的MAE为：', num2str(mae1)])disp(['测试集数据的MAE为：', num2str(mae2)])% MBEmbe1 = sum(T_sim1' - T_train) ./ M ;mbe2 = sum(T_sim2' - T_test ) ./ N ;disp(['训练集数据的MBE为：', num2str(mbe1)])disp(['测试集数据的MBE为：', num2str(mbe2)])%% 绘制散点图sz = 25;c = 'b';figurescatter(T_train, T_sim1, sz, c)hold onplot(xlim, ylim, '--k')xlabel('训练集真实值');ylabel('训练集预测值');xlim([min(T_train) max(T_train)])ylim([min(T_sim1) max(T_sim1)])title('训练集预测值 vs. 训练集真实值')figurescatter(T_test, T_sim2, sz, c)hold onplot(xlim, ylim, '--k')xlabel('测试集真实值');ylabel('测试集预测值');xlim([min(T_test) max(T_test)])ylim([min(T_sim2) max(T_sim2)])title('测试集预测值 vs. 测试集真实值')
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 徐一轩,伍卫国,王思敏,等.基于长短期记忆网络(LSTM)的数据中心温度预测算法[J].计算机技术与发展, 2019, 29(12):7.DOI:10.3969/j.issn.1673-629X.2019.12.001.
[2] 曹宇,张静萍,魏海平,等.基于长短期记忆网络LSTM模型的新冠病毒传播预测方法:CN202110405335.1[P].CN202110405335.1[2023-07-12].
