inputSize = size(fea_selected,2); numHiddenUnits = 100; numClasses = 2; layers = [ ... sequenceInputLayer(inputSize) lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last') fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer classificationLayer]; options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs',100, ... 'MiniBatchSize',16, ... 'ValidationData',{XTest,YTest}, ... 'ValidationFrequency',30, ... 'Plots','training-progress'); net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);优化参数

以下是一些可以用于优化 LSTM 模型的参数：

1. 隐藏层单元数：numHiddenUnits。这个数值越大，模型的拟合能力越强，但也可能导致过拟合。可以尝试不同的 numHiddenUnits 值，并评估模型在验证集上的表现，找到一个合适的值。

2. 训练次数：MaxEpochs。这个数值代表训练的次数，一般情况下需要足够的训练次数才能让模型充分学习数据集的特征。但是，过多的训练次数也可能导致过拟合。可以尝试不同的 MaxEpochs 值，并评估模型在验证集上的表现，找到一个合适的值。

3. 批量大小：MiniBatchSize。这个数值代表每次训练时使用的样本数，一般情况下需要根据数据集大小和计算资源来确定合适的值。可以尝试不同的 MiniBatchSize 值，并评估模型在验证集上的表现，找到一个合适的值。

4. 优化器：trainingOptions 中的优化器选项。不同的优化器具有不同的优化效果，可以尝试不同的优化器，并评估模型在验证集上的表现，找到一个合适的优化器。

5. 学习率：trainingOptions 中的学习率选项。学习率决定了每次更新权重时的步长大小，过大或过小的学习率都可能导致训练效果不佳。可以尝试不同的学习率，并评估模型在验证集上的表现，找到一个合适的学习率。

6. 正则化：可以在 LSTM 层和全连接层中添加正则化项，如 L1 正则化或 L2 正则化，以防止模型过拟合。可以尝试不同的正则化参数，并评估模型在验证集上的表现，找到一个合适的正则化参数。

总之，优化 LSTM 模型的关键是要根据实际情况进行调整，找到最优的参数组合以达到最佳的模型性能。