请基于matlab编写深度学习代码，利用LSTM进行时间序列预测，我的输入量是数列A和时间轴B(长度均为11499),输出量是数列C(长度为11499的列向量)，希望从数列A中学习预测出数列C

好的，以下是基于 MATLAB 的 LSTM 时间序列预测代码，其中使用了 Deep Learning Toolbox 中的 LSTM 网络模型：

% 加载数据
load('data.mat');

% 定义 LSTM 网络模型
numFeatures = 1; % 输入特征数
numResponses = 1; % 输出特征数
numHiddenUnits = 200; % 隐藏单元数
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits)
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];

% 设置训练参数
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',500, ...
    'MiniBatchSize',100, ...
    'SequenceLength','longest', ...
    'Shuffle','never', ...
    'Verbose',0);

% 将输入和输出数据转化为时间序列格式
X = cell(1,size(A,2));
Y = cell(1,size(A,2));
for i = 1:size(A,2)
    X{i} = [A(:,i)'; B(:,i)'];
    Y{i} = C(:,i)';
end
X = X';
Y = Y';

% 训练 LSTM 网络模型
net = trainNetwork(X,Y,layers,options);

% 利用 LSTM 网络模型进行预测
pred = predict(net,X);

% 绘制预测结果与真实结果的对比图
figure
plot(1:length(C),C,'b')
hold on
plot(1:length(pred),pred,'r')
legend('真实结果','预测结果')
xlabel('时间')
ylabel('数值')
title('LSTM 时间序列预测结果')

注意，在运行代码前需要将输入数据 A、B、C 存储在名为 `data.mat` 的 MAT 文件中，可以使用以下命令将数据存储为 MAT 文件：

save('data.mat','A','B','C');

希望这份代码对你有所帮助！