根据上述数据建立，lstm-transformer模型，帮我写出matlab代码

LSTM（长短时记忆网络）和Transformer结合的模型通常用于处理序列数据，如自然语言处理任务。在MATLAB中，你可以使用深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）和Sequence Modeler库来构建这样的模型。下面是一个简化的示例代码，假设你已经有了预处理的数据：

% 导入所需库
addpath('toolbox_path'); % 替换为实际包含deep learning toolbox的路径

% 假设X_train、Y_train、X_test、Y_test是你的输入和标签数据
inputSize = size(X_train, 2); % 输入特征维数
outputDim = size(Y_train, 2); % 输出维度
hiddenUnitsLSTM = 64; % LSTM隐藏单元数
numLayers = 2; % LSTM层层数
dModel = hiddenUnitsLSTM; % Transformer模型大小

% 初始化LSTM-TF模型结构
layers = [
    sequenceInputLayer(inputSize)
    lstmLayer(hiddenUnitsLSTM, 'OutputMode', 'last')
    transformerEncoderLayer(dModel, 'Numheads', 8) % 变压解码层
    fullyConnectedLayer(outputDim)
    regressionLayer % 或softmaxLayer取决于你的任务类型
];

% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ... % 使用Adam优化器
    'MaxEpochs', 10, ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'Patience', 5, ... % 提前停止条件
    'Plots', 'training-progress' % 显示训练过程
);

% 编练模型
net = trainNetwork(X_train, Y_train, layers, options);

注意：
1. 这段代码只是一个基本框架，实际应用中可能需要调整超参数、添加dropout等正则化技术以及预处理步骤。
2. `sequenceInputLayer` 和 `fullyConnectedLayer` 分别对应LSTM和Transformer的部分，而 `transformerEncoderLayer` 是Transformer的核心组件。