给一个matlab的代码

在MATLAB中，我们可以使用`timeseries`和`neuralNetworks`工具箱来创建和训练一个LSTM模型。由于MATLAB对文本输入的理解有限，我会提供一个简化的示例。假设你已经有了包含历史数据的结构体或表（例如`data`），并且数据已按时间顺序排列。下面是创建和训练LSTM模型的基本步骤：

% 加载所需库
if ~exist('neuralNetworks','class')
    % 如果neuralNetworks库不存在，说明需要安装
    addpath(genpath('toolbox_path/NeuralNetworks')) % 替换为你的神经网络工具箱路径
end

% 加载和预处理数据
load('your_data.mat'); % 替换为你的数据文件名
data = timeseries(data.Temperature, data.Min_Temp, data.Wind_Speed, data.Humidity, data.WeekendHoliday);

% 分割数据为训练集和测试集（这里是70%训练，30%测试）
cv = cvpartition(size(data,1),'HoldOut',0.3);
trainingData = data(training(cv),:);
testingData = data(test(cv),:);

% 定义LSTM网络
net = feedforwardnet([50 50]); % 第一层有50个单元，第二层同样
net = configureNetwork(net,'tansig','logsig'); % 使用tansig激活函数
net.Layers{end}.transferFcn = 'linear'; % 输出层线性激活

% 训练模型
inputs = trainingData(:,1:end-1); % 特征数据
targets = trainingData(:,end);   % 目标变量（总电量）
net = train(net,inputs,targets,'TerminationThreshold',1e-6); % 设置训练停止条件

% 预测
inputsTest = testingData(:,1:end-1);
predictedEnergy = predict(net, inputsTest);

% 查看预测结果
disp(predictedEnergy);

% 可视化
plot(testingData.Time, targets, 'r:', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(testingData.Time, predictedEnergy, 'b');
legend('实际能源', '预测能源');

%