请给我一个用matlab构建lstm神经网络拟合食物干燥过程的程序实例

在MATLAB中，构建一个用于食物干燥过程预测的LSTM神经网络需要几个关键步骤。这里是一个简化的示例，假设你已经有了食物干燥过程的数据集作为时间序列。请注意，实际代码会更复杂，包括数据预处理、特征工程和模型验证。

% 导入库和其他必要的包
addpath('toolbox') % 如果有神经网络工具箱的话
import matlab.net.*
import java.io.*

% 加载数据 (假设data.csv包含时间戳和湿度)
data = readtable('data.csv');
inputs = data(:, 1:end-1); % 时间序列数据
outputs = data(:, end);   % 目标值（即水分含量）

% 数据预处理（归一化或标准化）
inputsNorm = normalize(inputs);
outputsNorm = normalize(outputs);

% 创建LSTM模型
numInputs = size(inputsNorm, 2);
numOutputs = 1;
lstmLayer = lstmLayer(numInputs, 100, 'OutputMode', 'last'); % 100个隐状态单元
fullyConnectedLayer = fullyConnectedLayer(numOutputs);
net = feedforwardnet([lstmLayer fullyConnectedLayer]);

% 设置训练参数
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 100, ... % 训练轮数
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练模型
net = train(net, inputsNorm', outputsNorm', options);

% 验证模型
testLoss = loss(net, inputsNorm', outputsNorm');
disp(['Test Loss: ', num2str(testLoss)])

% 对新的数据进行预测
newData = ... % 新的食品干燥时间序列数据
predictedDryness = net(newData'); % 预测水分含量

% 可视化结果
figure; plot(outputsNorm, 'b-', predictedDryness, 'r-o');
xlabel('时间');
ylabel('水分含量');
legend('真实值', '预测值');