LSTM多变量时序预测MATLAB代码模板

当涉及到LSTM多变量时序预测的MATLAB代码模板时，以下是一个基本的示例：

% 导入数据
data = load('your_data_file.mat');
X = data.X; % 输入特征
Y = data.Y; % 输出标签

% 数据预处理
% ...

% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8; % 训练集比例
train_size = floor(train_ratio * size(X, 1));
train_X = X(1:train_size, :);
train_Y = Y(1:train_size, :);
test_X = X(train_size+1:end, :);
test_Y = Y(train_size+1:end, :);

% 构建LSTM模型
num_features = size(X, 2); % 输入特征的数量
num_hidden_units = 100; % LSTM隐藏单元的数量

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(num_features)
    lstmLayer(num_hidden_units)
    fullyConnectedLayer(num_hidden_units)
    fullyConnectedLayer(size(Y, 2))
    regressionLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'ValidationData', {test_X, test_Y}, ...
    'ValidationFrequency', 10, ...
    'Verbose', false);

% 训练模型
net = trainNetwork(train_X, train_Y, layers, options);

% 预测
predictions = predict(net, test_X);

% 可视化结果
% ...

% 相关问题:
1. LSTM是什么？
2. 如何在MATLAB中导入数据？
3. 如何进行数据预处理？
4. 如何划分训练集和测试集？
5. LSTM模型的结构是怎样的？
6. 如何设置训练选项？
7. 如何训练LSTM模型？
8. 如何进行预测？
9. 如何可视化预测结果？

请注意，这只是一个基本的代码模板，你可能需要根据你的具体需求进行适当的修改和调整。