已知春分夏至秋分冬至四日的负荷数据组成了一个24×4的数组data_load，要用matlab对这组数据进行lstm负荷预测，怎么进行数据预处理

对于LSTM负荷预测，数据预处理通常需要以下步骤：

1. 数据归一化：将数据缩放到0到1之间，可以使用Min-Max归一化或Z-score归一化等方法。

2. 数据转换：将时间序列数据转换为监督学习问题，即将历史数据转换为输入特征，将未来数据转换为输出标签。

3. 数据拆分：将数据集分为训练集、验证集和测试集，以便进行模型训练和测试。

4. 数据重塑：将输入特征和输出标签重塑为3D张量，以便输入到LSTM模型中。

以下是一个可能的MATLAB代码示例，演示了如何进行数据预处理：

% 导入数据
data_load = importdata('data_load.csv');

% 数据归一化
data_norm = normalize(data_load);

% 数据转换
lookback = 6;   % 历史数据长度
num_features = 4;   % 特征数量
X = [];
Y = [];
for i = lookback+1:size(data_norm,1)
    X = [X; reshape(data_norm(i-lookback:i-1,:),1,1,[])];
    Y = [Y; data_norm(i,:)];
end

% 数据拆分
num_samples = size(X,1);
num_train = round(num_samples*0.6);
num_val = round(num_samples*0.2);
num_test = num_samples - num_train - num_val;
cv = cvpartition(num_samples,'HoldOut',num_test);
X_train = X(1:num_train,:,:);
Y_train = Y(1:num_train,:);
X_val = X(num_train+1:num_train+num_val,:,:);
Y_val = Y(num_train+1:num_train+num_val,:);
X_test = X(test(cv),:,:);
Y_test = Y(test(cv),:);

% 数据重塑
X_train = reshape(X_train,num_train,lookback,num_features);
X_val = reshape(X_val,num_val,lookback,num_features);
X_test = reshape(X_test,num_test,lookback,num_features);

请注意，这只是一个简单的演示代码，实际应用中需要根据具体情况进行调整和扩展。