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⛄ 内容介绍
基于长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的数据分类预测是一种常见的序列数据分析方法。LSTM是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN），具有记忆单元和门控机制，能够更好地处理序列数据中的长期依赖关系。
下面是基于LSTM的数据分类预测的步骤：
- 数据准备：首先，需要准备用于分类预测的训练数据集和测试数据集。序列数据应具有标签，以便进行监督学习。
- LSTM模型搭建：构建LSTM模型。LSTM模型由多个LSTM层组成，每个LSTM层都有一个记忆单元和三个门控单元（输入门、遗忘门和输出门）。可以根据问题的复杂程度和数据的特点来设计合适的LSTM模型结构。
- 数据预处理：将输入序列数据进行适当的预处理，如标准化、归一化或序列填充等。这有助于提高模型的训练效果。
- 模型训练：使用训练数据集对LSTM模型进行训练。在每个时间步，将输入序列提供给LSTM模型，并根据实际标签计算损失函数。然后使用反向传播算法来更新模型的权重和偏置，以最小化损失函数。
- 模型评估：使用测试数据集对训练好的LSTM模型进行评估。将测试数据集输入到LSTM模型中，根据模型的输出进行分类预测，并与真实标签进行比较，计算模型的准确率、精确率、召回率、F1值等指标。
- 模型优化：根据评估结果，可以进行模型的优化，如调整LSTM层数、调整记忆单元大小、调整学习率等，以提高模型的性能和泛化能力。
基于LSTM的数据分类预测可以应用于各种序列数据的分类问题，如文本分类、时间序列预测、语音识别等。通过LSTM模型的记忆能力和门控机制，可以更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系，提高预测准确性。
⛄ 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(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';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 = categorical(T_train)';t_test = categorical(T_test )';%% 数据平铺% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式% 也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致P_train = double(reshape(P_train, 12, 1, 1, M));P_test = double(reshape(P_test , 12, 1, 1, N));%% 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%% 创建网络layers = [ ... sequenceInputLayer(12) % 输入层 lstmLayer(6, 'OutputMode', 'last') % LSTM层 reluLayer % Relu激活层 fullyConnectedLayer(4) % 全连接层 softmaxLayer % 分类层 classificationLayer];%% 参数设置options = trainingOptions('adam', ... % Adam 梯度下降算法 'MaxEpochs', 1000, ... % 最大迭代次数 'InitialLearnRate', 0.01, ... % 初始学习率 'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... % 学习率下降 'LearnRateDropFactor', 0.1, ... % 学习率下降因子 'LearnRateDropPeriod', 750, ... % 经过 750 次训练后 学习率为 0.01 * 0.1 'Shuffle', 'every-epoch', ... % 每次训练打乱数据集 'ValidationPatience', Inf, ... % 关闭验证 '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 = vec2ind(t_sim1');T_sim2 = vec2ind(t_sim2');%% 性能评价error1 = sum((T_sim1 == T_train)) / M * 100 ;error2 = sum((T_sim2 == T_test )) / N * 100 ;%% 查看网络结构analyzeNetwork(net)%% 数据排序[T_train, index_1] = sort(T_train);[T_test , index_2] = sort(T_test );T_sim1 = T_sim1(index_1);T_sim2 = T_sim2(index_2);%% 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'; ['准确率=' 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'; ['准确率=' num2str(error2) '%']};title(string)xlim([1, N])grid%% 混淆矩阵figurecm = confusionchart(T_train, T_sim1);cm.Title = 'Confusion Matrix for Train Data';cm.ColumnSummary = 'column-normalized';cm.RowSummary = 'row-normalized'; figurecm = confusionchart(T_test, T_sim2);cm.Title = 'Confusion Matrix for Test Data';cm.ColumnSummary = 'column-normalized';cm.RowSummary = 'row-normalized';
⛄ 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.
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[3] 魏昱洲,许西宁.基于LSTM长短期记忆网络的超短期风速预测[J].电子测量与仪器学报, 2019(2):8.DOI:CNKI:SUN:DZIY.0.2019-02-008.
