已知春分夏至秋分冬至四日的负荷数据组成了一个24×4的数组data_load，用matlab对这组数据进行lstm负荷预测的详细代码

好的，以下是一个基本的 Matlab LSTM 负荷预测的示例代码，你可以根据你的实际情况进行适当的修改。

% 导入数据
data_load = importdata('data_load.txt'); % 假设数据存储在 data_load.txt 文件中
% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8; % 训练集所占比例
train_size = round(size(data_load,1)*train_ratio);
train_data = data_load(1:train_size,:);
test_data = data_load(train_size+1:end,:);
% 数据归一化
[train_data,train_settings] = mapminmax(train_data');
train_data = train_data';
test_data = mapminmax('apply',test_data',train_settings)';
test_data = test_data';
% 构造训练集和测试集的输入和输出
input_train = train_data(1:end-1,:);
output_train = train_data(2:end,:);
input_test = test_data(1:end-1,:);
output_test = test_data(2:end,:);
% 配置 LSTM 网络
num_features = size(input_train,2); % 特征数
num_hidden_units = 5; % 隐藏层神经元数
net = fitnet(num_hidden_units,'trainlm'); % 使用 trainlm 作为训练函数
net.divideFcn = ''; % 关闭内置的划分数据集函数
net.trainParam.epochs = 100; % 训练轮数
% 训练 LSTM 网络
[net,~] = train(net,input_train',output_train');
% 预测
predicted_train = net(input_train');
predicted_test = net(input_test');
% 反归一化
predicted_train = mapminmax('reverse',predicted_train,train_settings)';
predicted_test = mapminmax('reverse',predicted_test,train_settings)';
output_train = mapminmax('reverse',output_train,train_settings)';
output_test = mapminmax('reverse',output_test,train_settings)';
% 评估
train_rmse = sqrt(mean((predicted_train-output_train).^2));
test_rmse = sqrt(mean((predicted_test-output_test).^2));
% 绘图
figure;
subplot(2,1,1);
plot(output_train,'b');
hold on;
plot(predicted_train,'r--');
legend('实际值','预测值');
title(sprintf('训练集 RMSE = %.2f',train_rmse));
subplot(2,1,2);
plot(output_test,'b');
hold on;
plot(predicted_test,'r--');
legend('实际值','预测值');
title(sprintf('测试集 RMSE = %.2f',test_rmse));

在代码中，我们首先导入数据并将其划分为训练集和测试集，然后对数据进行归一化处理。接着，我们构造了训练集和测试集的输入和输出，并配置了一个 LSTM 网络。在训练网络之后，我们使用它来预测训练集和测试集的输出。最后，我们计算了预测值与实际值之间的 RMSE，并绘制了预测结果的图表。

需要注意的是，这只是一个基本的示例代码，实际应用中你需要根据你的具体需求进行适当的修改。