给出一段Python代码，11维的数据标准化后使用PCA降到3维，再使用这组数据用来预测原数据的最后一维数据，预测方法使用pytorch中的lstm，并在预测模型中加入dropout层

以下是给出的Python代码，其中使用了scikit-learn中的PCA和StandardScaler，以及PyTorch中的LSTM和Dropout层：

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import torch
import torch.nn as nn

# 生成11维的随机数据
data = np.random.rand(1000, 11)

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

# PCA降维到3维
pca = PCA(n_components=3)
pca_data = pca.fit_transform(scaled_data)

# 预测原数据的最后一维
X = pca_data[:-1]
y = scaled_data[1:, -1:]  # 使用原数据的最后一维作为标签
X = torch.tensor(X, dtype=torch.float32)
y = torch.tensor(y, dtype=torch.float32)

# 定义LSTM模型
class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers, dropout):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True, dropout=dropout)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
        out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

# 训练模型
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = LSTM(3, 16, 1, 1, 0.2).to(device)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(X.to(device))
    loss = criterion(outputs, y.to(device))
    loss.backward()
    optimizer.step()
    if (epoch+1) % 10 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 100, loss.item()))

# 预测
with torch.no_grad():
    inputs = X[-1].reshape(1, 1, 3).to(device)
    for i in range(10):
        output = model(inputs)
        inputs = torch.cat((inputs[:, 1:, :], output.reshape(1, 1, 1)), dim=1)
        print('Predicted value:', output.item())

代码中首先生成了一个1000行11列的随机数据，并使用scikit-learn中的StandardScaler对数据进行标准化。然后使用PCA将数据降到3维，并将前999行作为输入，后999行的最后一列作为标签，用来训练LSTM模型。在模型中使用了一个LSTM层和一个全连接层，以及一个dropout层，将输入的三维数据预测出一个标量值。在训练过程中使用MSE作为损失函数，Adam作为优化器。最后使用训练好的模型预测了未来10个时间步的数据。