请给我一个用matlab构建lstm神经网络拟合多因素食物干燥过程的程序实例

在MATLAB中构建一个LSTM（长短期记忆）神经网络来拟合多因素的食物干燥过程通常涉及以下几个步骤：

1. **数据准备**：
- 导入历史食物干燥过程的数据集，包括影响干燥的各种因素（如温度、湿度等）作为输入特征X，以及对应的干燥时间作为目标变量Y。

data = readtable('food_drying_data.csv'); % 假设数据存储在CSV文件中
X = data(:, 1:end-1); % 输入特征（去除最后一列作为标签）
Y = data(:, end);   % 目标变量

2. **预处理数据**：
- 分割数据集为训练集和测试集，并对数据进行归一化处理。

[trainInds, testInds] = dividerand(size(X, 1), 0.8);
X_train = X(trainInds, :);
Y_train = Y(trainInds);
X_test = X(testInds, :);
Y_test = Y(testInds);

% 归一化
X_train = bsxfun(@rdivide, X_train - mean(X_train), std(X_train));
X_test = bsxfun(@rdivide, X_test - mean(X_train), std(X_train));

3. **定义模型结构**：
- 使用`trainNetwork`函数创建一个LSTM层。

numInputs = size(X_train, 2); % 输入特征数
numHidden = 64; % LSTM隐藏单元数
numOutput = 1; % 预测值的维度

layers = [
    sequenceInputLayer(numInputs)
    lstmLayer(numHidden)
    fullyConnectedLayer(numOutput)
    regressionLayer
];
options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 50, 'MiniBatchSize', 32, 'Plots', 'training-progress');

4. **训练模型**：
- 使用训练数据集训练模型。

net = trainNetwork(X_train, Y_train, layers, options);

5. **评估模型**：
- 用测试数据评估模型性能。

YPred = predict(net, X_test);
mse = mean((YPred - Y_test).^2) % 计算均方误差(MSE)

6. **保存和加载模型**：
- 如果需要，可以将模型保存以便后续使用。

save('food_drying_lstm_model.mat', 'net');
loadedNet = load('food_drying_lstm_model.mat');
YPredLoaded = predict(loadedNet.net, X_test);