请给我一个用matlab构建lstm神经网络预测在多干燥因素影响下食物含水率的程序实例

在MATLAB中，我们可以使用工具箱如Deep Learning Toolbox来构建LSTM（长短时记忆）神经网络用于预测食物含水率，这通常涉及到时间序列数据。下面是一个简单的示例代码片段，用于说明如何创建一个基本的LSTM模型：

% 导入所需库
addpath('toolbox_path/deeplearning') % 确保包含Deep Learning Toolbox路径

% 加载并预处理数据（假设data.csv包含了时间序列的含水率和干燥因素）
data = readtable('data.csv');
X = data(:,{'DryFactors'});
y = data.'{FoodWaterContent}; % 将含水率设为列向量
X = X';
y = y';

% 划分训练集和测试集
[trainInds, testInds] = dividerand(size(X,1), 0.8); % 80%训练，20%测试
X_train = X(trainInds,:);
y_train = y(trainInds,:);
X_test = X(testInds,:);
y_test = y(testInds,:);

% 创建LSTM模型
numInputs = size(X_train, 2);
numHiddenNodes = 64; % LSTM隐藏单元数
numOutputNodes = 1;
model = lstmLayer(numHiddenNodes,'OutputMode','last');

% 编译模型
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',50, ... % 设置最大迭代次数
    'MiniBatchSize',32, ... % 批大小
    'Plots','training-progress'); % 显示训练进度
net = trainNetwork(X_train, y_train, model, options);

% 预测
y_pred = predict(net, X_test);

% 训练结果评估
mse = mean((y_test - y_pred).^2) % 计算均方误差(MSE)

%