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LSTM长短期记忆神经网络多输入多输出预测（Matlab） 所有程序经过验证，保证有效运行。 1.data为数据集，10个输入特征，3个输出变量。 2.MainLSTMNM.m为主程序文件。 3.命令窗口输出MAE和R2，

长短期记忆网络（LSTM）作为一种特殊的循环神经网络（RNN），在时间序列预测、多变量回归等任务中表现卓越。本文介绍一个基于 MATLAB 实现的 LSTM 多输入多输出预测模型，该模型能够同时预测多个目标变量，适用于具有复杂依赖关系的多维数据预测任务。

功能概述

本代码实现了一个完整的 LSTM 神经网络建模流程，包括数据导入、预处理、网络构建、训练、预测与结果评估。模型支持从多个输入特征预测多个输出目标，适用于如多变量时间序列预测、多目标回归等场景。

主要功能模块

1. 数据准备与划分
   从 Excel 文件中读取数据，随机划分为训练集和测试集。输入特征为前 10 列，输出目标为后 3 列，训练集样本数为 500，测试集为 100。

1. 数据归一化处理
   使用mapminmax函数将输入和输出数据归一化到 [0,1] 区间，提升模型训练稳定性与收敛速度。

1. LSTM 网络结构设计
   构建包含以下层的 LSTM 网络：
   - 序列输入层（sequenceInputLayer）
   - LSTM 层（lstmLayer），隐藏单元数为 180
   - Dropout 层（dropoutLayer），丢弃率为 0.2
   - 全连接层（fullyConnectedLayer），输出维度与目标变量数一致
   - 回归输出层（regressionLayer）

1. 模型训练配置
   使用 Adam 优化器，设置批大小为 30，最大训练轮数为 500，初始学习率为 0.01，并在第 250 轮时学习率减半。训练过程中启用训练进度可视化。

1. 预测与反归一化
   对训练集和测试集进行预测，并将结果反归一化回原始数据尺度。

1. 结果可视化与评估
   对每个输出变量分别绘制训练集和测试集的真实值与预测值对比图，并计算以下评估指标：
   - 均方根误差（RMSE）
   - 决定系数（R²）
   - 平均绝对误差（MAE）
   - 平均偏差误差（MBE）

技术亮点

多输出支持

模型能够同时预测多个目标变量，适用于需要联合预测多个相关指标的复杂任务，如气象预测、股票多指标预测等。

自动化评估与可视化

代码自动对每个输出变量进行独立评估，并生成对比图表，便于直观分析模型在各输出维度上的表现。

灵活的归一化机制

采用mapminmax进行数据标准化，支持训练集与测试集使用同一套归一化参数，避免数据泄露。

可配置的网络结构

隐藏单元数、丢弃率、学习率策略等关键参数均可灵活调整，便于进行模型调优与对比实验。

适用场景

本模型适用于以下典型场景：

• 多变量时间序列预测
• 多目标回归分析
• 需要从多个输入特征预测多个相关输出的任务
• 对预测结果的可解释性与可视化有要求的科研或工业应用

总结

本文介绍的 LSTM 多输入多输出预测模型展示了如何利用 MATLAB 的深度学习工具箱构建、训练和评估一个多目标预测系统。该模型结构清晰、评估全面，具备良好的可扩展性和实用性，可作为多变量预测任务的基准实现或进一步研究的基础。