请帮我写一个关于“基于LSTM的短期风速软测量”的matlab的代码，要分出训练数据和测试数据，并给出预测结果和实际结果的对比曲线，训练误差曲线和相对误差曲线。数据要求使用data.xlsx，其中为4个变量，分别顺序为原始风速、分钟风速变化、风功率、分钟功率变化，不能报错。

好的，以下是一个基于LSTM的短期风速软测量的MATLAB代码的一个示例：

% 1. 数据预处理
data = readtable('data.xlsx');
data = table2array(data);

% 将数据分为训练集和测试集，比例为8:2
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(size(data,1),0.8,0,0.2);

% 标准化处理
mu = mean(data(trainInd,:));
sig = std(data(trainInd,:));
data = (data - mu) ./ sig;

% 将数据转换为时间序列数据
XTrain = data(trainInd, 1:end-1)';
YTrain = data(trainInd, end)';
XTest = data(testInd, 1:end-1)';
YTest = data(testInd, end)';

% 2. LSTM模型设计
numFeatures = size(XTrain,1);
numResponses = size(YTrain,1);
numHiddenUnits = 200;

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

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'MiniBatchSize', 512, ...
    'GradientThreshold', 1, ...
    'Shuffle', 'never', ...
    'ValidationData',{XTest,YTest}, ...
    'ValidationFrequency', 10, ...
    'Verbose', 0, ...
    'Plots','training-progress');

% 3. 模型训练和预测
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);

YPred = predict(net,XTest);
YPred = YPred .* sig(end) + mu(end);
YTest = YTest .* sig(end) + mu(end);

% 绘制预测结果和实际结果的对比曲线
figure;
plot(YPred);
hold on;
plot(YTest);
legend('预测结果','实际结果');
ylabel('功率');
xlabel('时间');

% 绘制训练误差曲线和相对误差曲线
figure;
plot(sqrt(mean((YPred-YTest).^2)));
hold on;
plot(abs(YPred-YTest)./YTest);
legend('训练误差','相对误差');
ylabel('误差');
xlabel('时间');

这个示例代码包括了数据预处理、LSTM模型设计、模型训练和预测以及结果的可视化等步骤。您可以根据自己的需求对代码进行修改和优化。