帮我写一个Lstm的回归预测模型的MATLAB代码

好的，以下是一个简单的LSTM回归预测模型的MATLAB代码：

% 输入数据
X = [1 2 3 4 5 6 7 8 9]; % 输入数据
Y = [2 4 6 8 10 12 14 16 18]; % 目标数据

% 定义LSTM网络结构
numHiddenUnits = 10; % 隐藏单元数量
numResponses = 1; % 输出数量
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(1) % 输入层
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last') % LSTM层
    fullyConnectedLayer(numResponses) % 全连接层
    regressionLayer]; % 回归层

% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'MiniBatchSize', 1, ...
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor', 0.5, ...
    'LearnRateDropPeriod', 20, ...
    'GradientThreshold', 1, ...
    'ValidationData', {X(8:end),Y(8:end)}, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(X,Y,layers,options);

% 预测未来数据
futureData = [10 11 12];
YPred = predict(net,futureData);

% 绘制预测结果
figure;
plot(X,Y,'b');
hold on;
plot([X(end) futureData],[Y(end) YPred],'r');
legend('实际数据','预测数据');

在这个例子中，我们使用一个包含一个LSTM层和一个全连接层的网络结构。我们训练这个模型来预测一些输入数据的下一个输出值。我们使用随机梯度下降算法adam来训练模型，并且我们在训练过程中使用验证数据来监控模型的性能。我们使用MATLAB的内置函数trainNetwork来训练模型。最后，我们使用训练好的模型来预测一些未来数据，并绘制预测结果。