请介绍在Matlab中如何构建RNN-LSTM神经网络模型进行数据回归预测，并详细说明关键步骤和理论基础。

为了在Matlab中成功构建并实现基于RNN和LSTM神经网络的数据回归预测，需要遵循一定的步骤，并理解其背后的理论基础。首先，我们需要明确RNN和LSTM在处理序列数据时的优势和工作原理。RNN设计用于处理序列数据，能够利用序列内各时间点的信息，但面临长期依赖问题。LSTM作为RNN的一种改进，通过引入门控机制（输入门、遗忘门和输出门），有效地解决了梯度消失和爆炸的问题，能够学习长期依赖关系。

参考资源链接：[RNN-LSTM神经网络实现数据回归预测及其Matlab代码](https://wenku.csdn.net/doc/2fo5gy5mod?spm=1055.2569.3001.10343)

在Matlab中，可以通过Deep Learning Toolbox来构建RNN和LSTM模型。以下是构建RNN-LSTM模型的基本步骤：
1. 数据准备：首先，需要收集和预处理用于训练和测试神经网络的数据。这通常包括归一化数据、划分数据集为训练集和测试集等。
2. 定义模型结构：使用Matlab中的层（layer）对象来定义RNN或LSTM网络结构。可以选择构建简单的RNN模型，或者更复杂的LSTM模型，这取决于问题的复杂性和对性能的要求。
3. 配置训练选项：设置训练算法的参数，如学习率、迭代次数（epochs）和批次大小（batch size）等，以优化模型训练过程。
4. 训练模型：使用trainNetwork函数对网络进行训练，它接受定义好的模型结构、输入数据和训练选项作为输入，并输出训练好的网络。
5. 预测与评估：使用训练好的网络进行数据回归预测，并通过相关性能指标（如均方误差MSE）来评估模型的预测准确性。

具体到Matlab代码，可以使用以下示例来展示这一过程（代码示例略）。

对于那些希望深入理解RNN和LSTM模型的用户，以及需要进一步学习如何使用这些模型解决实际问题的用户，强烈推荐参考《RNN-LSTM神经网络实现数据回归预测及其Matlab代码》资源。该资源不仅提供了上述概念和步骤的详细解释，还包括了丰富的实际项目案例和源代码，使得用户可以边学边做，逐步掌握RNN和LSTM在数据回归预测中的应用。

参考资源链接：[RNN-LSTM神经网络实现数据回归预测及其Matlab代码](https://wenku.csdn.net/doc/2fo5gy5mod?spm=1055.2569.3001.10343)