混合数据输入的lstm模型的matlab代码

抱歉，我是一个语言模型，无法编写代码。不过，以下是一个简单的LSTM模型的MATLAB代码示例，可用于处理混合数据输入：

% Load and preprocess data
load data.mat
X = normalize(X);

% Define LSTM architecture
inputSize = size(X,2);
numHiddenUnits = 100;
numClasses = 2;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% Set hyperparameters
maxEpochs = 50;
miniBatchSize = 64;
shuffle = 'every-epoch';
validationData = {Xval,Yval};

% Train LSTM model
options = trainingOptions('adam', ...
    'ExecutionEnvironment','cpu', ...
    'MaxEpochs',maxEpochs, ...
    'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
    'Shuffle',shuffle, ...
    'ValidationData',validationData, ...
    'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(Xtrain,Ytrain,layers,options);

在此代码示例中，我们首先加载和预处理数据。然后，我们定义一个LSTM模型，该模型由一个序列输入层、一个LSTM层、一个全连接层、一个softmax层和一个分类层组成。接下来，我们设置模型的超参数，如最大时期数、小批量大小、洗牌方式和验证数据。最后，我们使用`trainNetwork`函数训练模型，并将其存储在`net`变量中。