用Maltab 写一个长短期记忆神经网络工作的代码

下面是一个简单的MATLAB代码示例，演示如何使用LSTM神经网络处理时间序列数据：

% 加载数据
load data.mat

% 设置LSTM参数
inputSize = size(XTrain,1);
numHiddenUnits = 200;
numClasses = 2;

% 创建LSTM网络
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 设置训练参数
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'MiniBatchSize', 64, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练LSTM网络
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);

% 使用LSTM网络进行预测
YPred = classify(net,XTest);

% 计算预测准确率
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest);

其中，`data.mat`是包含训练数据和测试数据的MATLAB数据文件。`XTrain`是训练数据，`YTrain`是训练标签；`XTest`是测试数据，`YTest`是测试标签。在本示例中，我们使用LSTM神经网络对时间序列数据进行分类任务。