已知若干列输入操作条件实验数据和一列输出实验结果数据数组，用LSTM训练和预测，给出MATLAB代码

在MATLAB中，可以使用其深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）中的长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）模型来处理时间序列数据，包括输入操作条件、实验数据和输出结果。以下是一个简化的示例代码，用于训练和预测 LSTM 模型：

% 导入所需库
addpath('toolbox/deeplearning'); % 如果你的安装路径不同

% 假设你有以下变量：
input_data = ...; % 输入操作条件实验数据
output_data = ...; % 输出实验结果数据数组
sequence_length = ...; % 序列长度（例如每个样本的步长）
num_features = size(input_data, 2); % 特征数
num_steps = size(output_data, 1) - sequence_length + 1; % 数据集中可用于训练的序列数
num_classes = ...; % 输出类别数（如果有的话）

% 划分数据集为训练集和验证集（这里只做简单划分，实际应用中可能需要更复杂的划分）
train_size = round(0.8 * num_steps);
X_train = input_data(1:train_size:end,:);
Y_train = output_data(train_size+1:end,:);
X_val   = input_data(train_size+1:end,:);
Y_val   = output_data(train_size+1:end,:);

% 定义 LSTM 网络结构
lstmLayer = lstmLayer(num_units, 'OutputMode', 'last'); % num_units 为隐藏单元数
fullyConnectedLayer = fullyConnectedLayer(num_classes);
softmaxLayer = softmaxLayer;
classificationLayer = classificationLayer;

% 创建并编译模型
net = sequenceInputLayer(sequence_length, 'Name', 'input');
net = timeDistributed(lstmLayer, net);
net = timeDistributed(fullyConnectedLayer, net);
net = timeDistributed(softmaxLayer, net);
net = classificationLayer(net);

options = trainingOptions('adam', ... % 使用 Adam 优化算法
    'MaxEpochs', 50, 'MiniBatchSize', 64, ...
    'ValidationData', {X_val, Y_val}, 'Plots', 'training-progress');

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

% 预测新数据
new_input_data = ...; % 新的输入数据
predicted_output = predict(net, new_input_data);

% 结果
%