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

好的，针对您的问题，我可以给出以下步骤：

1. 加载数据：在Matlab中，您可以使用load命令将数据加载到工作区中。例如，如果您的数据文件名为data_load.mat，则可以使用以下代码加载数据：

load('data_load.mat');

2. 数据预处理：在进行LSTM预测之前，通常需要对数据进行预处理，例如归一化、平滑等。您可以使用Matlab中的各种预处理函数来完成这些操作。

3. 创建LSTM模型：在Matlab中，您可以使用deeplearning工具箱中的LSTM函数来创建LSTM模型。例如，以下代码将创建一个具有100个隐藏单元和1个输出的LSTM网络：

numHiddenUnits = 100;
numResponses = 1;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(24)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];

4. 训练LSTM模型：在创建LSTM模型之后，您需要使用训练数据对其进行训练。您可以使用trainNetwork函数来完成这个任务。例如，以下代码将使用Adam优化器对LSTM模型进行训练：

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor',0.1, ...
    'LearnRateDropPeriod',20, ...
    'Verbose',0, ...
    'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);

5. 进行LSTM预测：在训练LSTM模型之后，您可以使用predict函数对新数据进行预测。例如，以下代码将使用训练好的LSTM模型对测试数据进行预测：

YPred = predict(net,XTest);

以上就是使用Matlab进行LSTM负荷预测的基本步骤。当然，具体的实现还需要根据您的数据和需求进行调整。希望对您有所帮助！