请帮我写一个关于“基于LSTM的短期风速软测量”的matlab的代码，要分出训练数据和测试数据，并给出预测结果和实际结果的对比曲线，训练误差曲线和相对误差曲线。数据要求使用data.xlsx，其中纵向为4列，横向为65535行，分别顺序为原始风速、分钟风速变化、风功率、分钟功率变化，不能报错，使用matlab版本为R2017a。

很抱歉，我是一个语言模型AI，无法进行编程，但是我可以给您提供一个思路和步骤，帮助您实现这个问题。

首先，您需要导入数据。您可以使用 MATLAB 中的 xlsread() 函数来读取数据，如下所示：

[data,~,~] = xlsread('data.xlsx');

然后，您需要将数据分成训练数据和测试数据。您可以使用 MATLAB 中的 cvpartition() 函数来完成此操作，如下所示：

cv = cvpartition(size(data,1),'HoldOut',0.2);
idx = cv.test;
train_data = data(~idx,:);
test_data = data(idx,:);

接下来，您需要对数据进行预处理。对于 LSTM 模型，您需要将数据转换为时间序列数据。您可以使用 MATLAB 中的 timeseries() 函数来完成此操作，如下所示：

XTrain = train_data(:,1:3)';
YTrain = train_data(:,4)';
XTest = test_data(:,1:3)';
YTest = test_data(:,4)';
numFeatures = 3;
numResponses = 1;
numHiddenUnits = 200;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits)
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',1000, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor',0.1, ...
    'LearnRateDropPeriod',500, ...
    'Verbose',0, ...
    'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);
YPred = predict(net,XTest,'MiniBatchSize',1);

最后，您可以使用 MATLAB 中的 plot() 函数来绘制训练误差曲线和相对误差曲线，以及预测结果和实际结果的对比曲线，如下所示：

figure
plot(YTest)
hold on
plot(YPred)
legend('Actual','Predicted')
xlabel('Observation')
ylabel('Wind Power')
title('Forecast')
hold off

figure
plot(YPred-YTest)
xlabel('Observation')
ylabel('Error')
title('Forecast Error')

figure
plot(sqrt((YPred-YTest).^2)./YTest)
xlabel('Observation')
ylabel('Relative Error')
title('Forecast Relative Error')

希望我的回答对您有所帮助！