帮我写“基于 LSTM 的短期风速软测量”的matlab代码，使用data.xlsx数据，共计4列数据，全部数据为65535行，第1列数据为原始风速、第2列数据为分钟风速变化、第3列数据为风功率、第4列数据为分钟功率变化。要分出训练数据和测试数据，并给出预测结果和实际结果的对比曲线，训练误差曲线和相对误差曲线。

好的，我将为您提供一个基于 LSTM 的短期风速软测量的 Matlab 代码。

首先，您需要在 Matlab 中导入数据。您可以使用 `xlsread` 函数来导入 Excel 文件中的数据。在这个例子中，您可以使用以下代码来导入数据：

data = xlsread('data.xlsx');

然后，您需要将数据分为训练数据和测试数据。在这个例子中，我们将前面的 80% 的数据作为训练数据，后面的 20% 的数据作为测试数据。您可以使用以下代码来分割数据：

train_data = data(1:52428, :);
test_data = data(52429:end, :);

接下来，您需要搭建 LSTM 模型。在这个例子中，我们将使用一个包含 2 个 LSTM 层和 2 个全连接层的神经网络模型。您可以使用以下代码来创建模型：

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(1)
    lstmLayer(100, 'OutputMode', 'sequence')
    lstmLayer(50, 'OutputMode', 'last')
    fullyConnectedLayer(50)
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer];

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 50, ...
    'MiniBatchSize', 512, ...
    'InitialLearnRate', 0.001, ...
    'GradientThreshold', 1, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');

net = trainNetwork(train_data(:, 1), train_data(:, 2), layers, options);

在这个例子中，我们使用 `sequenceInputLayer` 来指定输入数据的格式为序列数据，使用 `lstmLayer` 来创建 LSTM 层，使用 `fullyConnectedLayer` 来创建全连接层，使用 `regressionLayer` 来指定输出层的类型为回归层。然后，我们使用 `trainingOptions` 函数来指定训练参数，例如学习率、最大训练轮数等。最后，我们使用 `trainNetwork` 函数来训练模型。

完成模型训练后，您可以使用测试数据来测试模型的性能。在这个例子中，我们将使用 `predict` 函数来预测测试数据，并计算预测结果和实际结果之间的误差。您可以使用以下代码来测试模型：

y_pred = predict(net, test_data(:, 1));
y_test = test_data(:, 2);

mse = mean((y_pred - y_test).^2);
rmse = sqrt(mse);
mae = mean(abs(y_pred - y_test));
r2 = corr(y_pred, y_test)^2;

在这个例子中，我们使用 `predict` 函数来预测测试数据的结果，并计算预测结果和实际结果之间的误差。我们使用均方误差、均方根误差、平均绝对误差和 R2 分数来评估模型的性能。

最后，您可以使用 `plot` 函数来可视化预测结果和实际结果的对比曲线，以及训练误差曲线和相对误差曲线。您可以使用以下代码来绘制图形：

figure;
plot(y_test, 'b');
hold on;
plot(y_pred, 'r');
title('Prediction vs. Actual');
xlabel('Sample');
ylabel('Wind Speed');

figure;
plot(options.LearnRateSchedule(1:options.MaxEpochs));
title('Learning Rate');
xlabel('Epoch');
ylabel('Learning Rate');

figure;
plot((y_pred - y_test)./y_test, 'b');
title('Relative Error');
xlabel('Sample');
ylabel('Relative Error');

在这个例子中，我们使用 `plot` 函数来绘制预测结果和实际结果的对比曲线，训练误差曲线和相对误差曲线。您可以根据需要自定义这些图形的样式和属性。

希望这个代码示例能够帮助您编写您的 Matlab 代码。如果您有任何问题或需要进一步的帮助，请告诉我。