为什么matlab的R2017a版本无法识别sequenceInputLayer

非常抱歉，我之前的回答有误。确实，MATLAB R2017a版本不支持Deep Learning Toolbox中的sequenceInputLayer函数。sequenceInputLayer函数是在MATLAB R2018a版本中引入的。

如果您使用的是MATLAB R2017a版本，可以尝试使用其他方式来准备输入数据。例如，您可以将输入数据作为时间序列向量传递给lstmLayer函数，而不使用sequenceInputLayer函数。以下是一个示例代码，供您参考：

% 导入数据
data = xlsread('data.xlsx');

% 将数据分为训练数据和测试数据
idx = randperm(size(data, 1));
train_data = data(idx(1:round(0.8*size(data, 1))), :);
test_data = data(idx(round(0.8*size(data, 1))+1:end), :);

% 标准化数据
[train_data, mu, sigma] = zscore(train_data);
test_data = (test_data - mu) ./ sigma;

% 准备输入数据
XTrain = train_data(:, 1:3)';
YTrain = train_data(:, 4)';
XTest = test_data(:, 1:3)';
YTest = test_data(:, 4) .* sigma(4) + mu(4);

% 创建LSTM模型
numFeatures = 3;
numResponses = 1;
numHiddenUnits = 100;
layers = [ ...
    lstmLayer(numHiddenUnits)
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];

% 训练LSTM模型
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'GradientThreshold', 1, ...
    'InitialLearnRate', 0.01, ...
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor', 0.1, ...
    'LearnRateDropPeriod', 20, ...
    'Verbose', 0);
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

% 使用测试数据进行预测
YPred = predict(net, XTest) .* sigma(4) + mu(4);

% 绘制预测结果和实际结果的对比曲线
plot(YPred);
hold on;
plot(YTest);
legend('预测结果', '实际结果');
title('预测结果和实际结果的对比曲线');

% 绘制训练误差曲线
plot(net.LearnInfo.TrainingLoss);
title('训练误差曲线');

% 计算相对误差并绘制相对误差曲线
relativeError = abs(YPred - YTest) ./ YTest;
plot(relativeError);
title('相对误差曲线');

这段代码将输入数据作为时间序列向量传递给lstmLayer函数。在这个例子中，输入数据是由三个特征组成的向量，即原始风速、分钟风速变化和风功率。