错误使用 trainNetwork (第 183 行) 无效的训练数据。对于输出模式为 'last' 的循环层，响应必须为数值响应的矩阵。 出错 shiyan3 (第 51 行) net = trainNetwork(input_train_cell,output_train_cell,layers,options); % 使用元胞数组格式的输入和输出数据进行训练

这个错误通常是由于数据格式不正确导致的。在使用`trainNetwork`函数训练LSTM模型时，输入和输出数据需要满足一定的格式要求。对于输入数据，需要将其转换为一个3D数组，其中第一维表示序列的数量，第二维表示每个序列的时间步数，第三维表示每个时间步的特征数。对于输出数据，需要将其转换为一个2D数组，其中每行表示一个序列的最后一个时间步的输出。具体的格式要求可以参考Matlab官方文档。

根据您的错误信息，可能是由于您的输出数据格式不正确导致的。您可以尝试将输出数据转换为一个2D数组，其中每行表示一个序列的最后一个时间步的输出，然后再进行训练。具体的方法可以参考以下代码示例：

% 导入数据
load_data = xlsread('load_data.xlsx'); % 加载负荷数据
train_data = load_data(1:8000); % 取前8000个数据作为训练数据
test_data = load_data(8001:end); % 取后面的数据作为测试数据

% 数据预处理
train_data = train_data - mean(train_data); % 中心化
train_data = train_data / std(train_data); % 标准化

% 将训练数据转换为3D数组
input_train = zeros(24, 333, 1); % 24个序列，每个序列333个时间步，1个特征数
output_train = zeros(24, 1); % 24个序列，每个序列的输出为1个数值
for i = 1:24
    input_train(i, :, 1) = train_data((i-1)*333+1 : i*333);
    output_train(i) = train_data(i*333);
end

% 构建LSTM网络
inputSize = 1; % 输入数据的维度
numHiddenUnits = 200; % 隐藏层神经元数量
numClasses = 1; % 输出数据的维度
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)
    lstmLayer(numHiddenUnits)
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    regressionLayer];

% 设置训练参数
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...
    'MiniBatchSize',24, ...
    'Shuffle','never', ...
    'Verbose',0, ...
    'Plots','training-progress');

% 使用元胞数组格式的输入和输出数据进行训练
input_train_cell = num2cell(input_train, [2,3]);
output_train_cell = num2cell(output_train);
net = trainNetwork(input_train_cell,output_train_cell,layers,options);

在上面的代码中，我们首先将训练数据转换为一个3D数组`input_train`和一个2D数组`output_train`，然后将`input_train`转换为一个元胞数组格式的输入数据`input_train_cell`，将`output_train`转换为一个元胞数组格式的输出数据`output_train_cell`，最后使用`trainNetwork`函数进行训练。