MATLAB中的LSTM模型：构建、训练和应用

LSTM 网络擅长处理时间序列数据，因为它能有效捕捉和记忆历史信息，并将其用于当前的预测或分类任务。MATLAB 的深度学习工具箱提供了构建、训练和应用 LSTM 模型的功能：

模型构建:

* 利用深度学习工具箱中的 lstmLayer 函数创建 LSTM 层。

* 将 LSTM 层与其他网络层（例如全连接层、卷积层）组合，构建完整的 LSTM 模型。

数据准备:

* 对输入数据进行预处理，例如数据标准化、序列划分、特征提取等。

* 使用 timeseries 对象、sequenceInputLayer 等工具处理和准备时间序列数据。

模型训练:

* 利用准备好的数据和定义好的模型，使用 trainNetwork 函数训练 LSTM 模型。

模型应用:

* 使用训练好的 LSTM 模型对新的时间序列数据进行预测或分类。

* 可以利用 predict 函数进行预测，并使用各种指标评估模型性能。