请基于matlab编写深度学习代码，利用LSTM进行时间序列预测，我的输入量是数列A和时间轴B(长度均为11499),输出量是数列C(长度为11499的列向量)，希望从数列A中学习预测出数列B

以下是使用Matlab编写的LSTM模型，用于时间序列预测：

% 读取输入数据
A = csvread('A.csv');
B = csvread('B.csv');
input_data = [A, B]; % 将A和B拼接在一起作为模型的输入

% 数据预处理
num_time_steps = size(input_data, 1);
num_features = size(input_data, 2);
num_train_samples = floor(num_time_steps * 0.7); % 训练集样本数量
num_test_samples = num_time_steps - num_train_samples; % 测试集样本数量

% 将输入数据划分为训练集和测试集
XTrain = input_data(1:num_train_samples, :);
YTrain = B(1:num_train_samples);
XTest = input_data(num_train_samples+1:end, :);
YTest = B(num_train_samples+1:end);

% 创建LSTM模型
num_hidden_units = 200;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(num_features)
    lstmLayer(num_hidden_units,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer];

% 设置训练选项
max_epochs = 50;
mini_batch_size = 128;
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', max_epochs, ...
    'MiniBatchSize', mini_batch_size, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor',0.1, ...
    'LearnRateDropPeriod',10, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'ValidationData',{XTest,YTest}, ...
    'ValidationFrequency',mini_batch_size, ...
    'Verbose',1, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练LSTM模型
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

% 使用训练好的模型进行预测
YPred = predict(net, XTest);

% 画出预测结果和真实结果的对比图
plot(YTest)
hold on
plot(YPred)
legend({'True','Predicted'})
xlabel('Time Step')
ylabel('Value')
title('LSTM Time Series Prediction')

在运行代码之前，请确保已经将输入数据保存为CSV格式，并将其命名为“A.csv”和“B.csv”。

上述代码将输入数据划分为训练集和测试集，并使用LSTM模型对测试集进行预测。最后，代码会生成一个图形，展示预测结果和真实结果的对比情况。