请给我一个用matlab构建lstm神经网络的程序实例

在MATLAB中，你可以使用深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）来构建LSTM（长短期记忆）神经网络。这里有一个简单的示例，展示如何创建、训练并预测一个LSTM模型：

% 导入所需库
addpath('toolbox_path'); % 如果没全局安装，需要指定路径

% 加载数据 (假设你已经有了一个名为data的表，包含输入'inputs'和目标'targets')
data = readtable('data.csv');

% 数据预处理（例如归一化）
inputs = data.inputs;
targets = data.targets;

% 划分数据集为训练集和验证集
[trainInputs, trainTargets, valInputs, valTargets] = splitEachLabel(inputs, targets, 0.7);

% 创建LSTM模型
numHiddenUnits = 64; % LSTM单元的数量
model = lstmLayer(numHiddenUnits, 'OutputMode', 'last'); % 使用最后一层作为输出

% 定义损失函数和优化器
lossFunction = 'mean_squared_error';
optimizer = 'adam';

% 编译模型
options = trainingOptions('adam', ...
    'LossFun', lossFunction, ...
    'MaxEpochs', 50, ... % 设置最大迭代次数
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'ValidationData', {valInputs, valTargets}, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练模型
[trainedModel, history] = trainNetwork(trainInputs, trainTargets, model, options);

% 预测新样本
newSample = [1 2 3 4]; % 假设这是你想要预测的新输入数据
prediction = predict(trainedModel, newSample);

% 查看训练结果
plot(history.TrainingMetrics)
title('Training Loss History')

%