Lstm如何设置导入数据（matlab）

Question

想问问各位友友，lstm神经网络回归预测。matlab。
想用一个sin函数作为输入，预测输出一个固定参数值，这种情况导入的数据文件应该怎么写呢？
（因为sin函数不是一个固定的数值，只能通过一堆参数点来表示。不知道这个excel表格该怎么写），谢谢大家！

第1张图片是想做的大概效果图。
就是让这个神经网络可以做到给定一个输入信号，可以对应输出一个固定的数值。然后这个对应关系对于神经网络来说是已知的（会提前给它）

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

在MATLAB中，为了训练一个LSTM模型进行序列到序列的预测任务，特别是当输入是一个随时间变化的信号时，我们需要准备相应的数据。在这种情况下，我们通常将输入数据视为一个包含多个时间点的向量，而输出数据则是一个固定值。

如果你想要训练一个LSTM模型以预测一个固定值，我们可以按照以下步骤操作：

1. 导入数据。
2. 准备数据，使其符合LSTM的要求。
3. 训练模型。

1. 导入数据

首先，你需要确保你的数据格式正确且能够满足LSTM的需求。一般来说，输入数据x应该是时间步长为T的向量，其中每个元素代表了特定时刻的特征。输出数据y应该是一个固定值，或者是一个与输入相关的函数，例如sin(t)。

如果你的sin(t)函数不是固定的，而是依赖于一些参数wn，那么你可能需要将这些参数也包括在你的数据中，以便模型能够学习这些参数的变化对输出的影响。

2. 准备数据

由于你的目标是预测一个固定的值，而不是一个函数，你可以考虑将你的输入数据x中的每一个元素都乘以一个常数c，这样就可以得到一个固定的值。具体做法如下：

x = c * sin(t);

这里，c是你想要用于预测的固定值。这一步骤意味着我们将所有的时间步长转换成相同的单位，并将它们相加起来。

3. 训练模型

现在，你可以开始训练你的LSTM模型了。下面是一个基本的例子，展示了如何定义LSTM结构并训练模型：

% 定义LSTM架构
net = lstm(1, 1, 5);

% 数据预处理
x = x(:); % 将向量转换为列向量
y = y(:); % 将向量转换为列向量

% 划分训练集和测试集
splitIndex = randperm(size(x, 1), floor(0.8 * size(x, 1)));
trainX = x(splitIndex:end);
trainY = y(splitIndex:end);
testX = x(1:splitIndex-1);
testY = y(1:splitIndex-1);

% 初始化权重和偏置
net.initWeightsAndBiases();

% 训练模型
net.train(trainX, trainY);

% 测试模型
predY = net.predict(testX);

在这个例子中，我们假设x是一个包含N个样本的时间序列，y是一个固定值，我们将其设置为100。我们的目的是训练一个LSTM模型，使它能够在新的时间点预测出这个固定值。

请注意，这个例子非常基础，实际应用中可能需要根据你的具体需求调整参数、增加更多的层等。此外，如果你的数据包含噪声或其他扰动，你可能需要对其进行适当的预处理和标准化。

结论

虽然你提到的Excel表格似乎包含了数据，但实际上没有提供足够的信息来构建完整的模型。如果你能提供更多关于你的数据格式和具体要求的信息，我可以为你提供更具体的指导。