上面代码如此报错：错误使用 trainNetwork 训练序列具有特征维度 1078 30，但输入层需要特征维度为 10 的序列。

非常抱歉，我的代码中确实有一个错误。根据你的数据集描述，每个时间步长有 11 个特征，但我的代码中使用了 `numFeatures = 1`，导致了这个问题。

在这里我提供一个修改后的代码，其中 `numFeatures` 被修改为 11：

numFeatures = 11;
numHiddenUnits = 200;
numClasses = 3;

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits)
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

options = trainingOptions('adam', ...
    'ExecutionEnvironment','cpu', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'MiniBatchSize',128, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'Shuffle','never', ...
    'Verbose',0);

net = trainNetwork(X_train, categorical(Y_train), layers, options);

YPred = classify(net, X_test);

这样应该就能够解决之前的问题了。如果还有其他问题，请随时告诉我。