请基于matlab编写深度学习代码，利用LSTM进行时间序列预测，我的输入量是数列A(长度为11499的列向量，行数代表时间序列),输出量是数列B(长度为11499的列向量，行数代表天数)，希望从数列A中学习预测出数列B

好的，以下是基于Matlab的LSTM时间序列预测代码，代码中使用了Deep Learning Toolbox中的LSTM网络。

首先，我们需要将输入数据A和输出数据B转换为LSTM网络所需的格式。LSTM网络的输入是一个三维矩阵，格式为 [sequenceLength, numFeatures, numObservations]，其中：

- sequenceLength 表示每个输入序列的时间步长（在这里我们可以将其设置为 100）；
- numFeatures 表示每个时间步长的特征数（在这里我们只有一个特征）；
- numObservations 表示总的时间序列样本数。

因此，我们需要将输入数据 A 和输出数据 B 分别转换为形状为 [100, 1, 11400] 的三维矩阵。

接下来，我们可以定义并训练LSTM网络。下面的代码中，我们使用了一个双层LSTM网络，每个LSTM层有 50 个隐藏单元。我们使用均方误差损失函数，并使用Adam优化器进行训练。训练过程中，我们使用了迭代次数为 200 次，批次大小为 128。

% 将输入数据 A 和输出数据 B 转换为 LSTM 网络所需的格式
sequenceLength = 100; % 每个输入序列的时间步长
numFeatures = 1; % 每个时间步长的特征数
numObservations = length(A) - sequenceLength + 1; % 总的时间序列样本数
XTrain = zeros(sequenceLength, numFeatures, numObservations);
YTrain = zeros(numObservations, 1);
for i = 1:numObservations
    XTrain(:,:,i) = A(i:i+sequenceLength-1);
    YTrain(i) = B(i+sequenceLength-1);
end

% 定义 LSTM 网络
numHiddenUnits = 50; % LSTM 层的隐藏单元数
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits, 'OutputMode', 'last')
    lstmLayer(numHiddenUnits, 'OutputMode', 'last')
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer];
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 200, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'Plots', 'training-progress');

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

训练完成后，我们可以使用训练好的 LSTM 网络对未来的数据进行预测。以下是预测代码：

% 预测未来的数据
numTimeSteps = length(A); % 总时间步长数
XTest = A(numTimeSteps-sequenceLength+1:end); % 最后一个输入序列
YPred = zeros(numTimeSteps, 1);
for i = 1:numTimeSteps-sequenceLength+1
    YPred(i+sequenceLength-1) = predict(net, XTest);
    XTest = [XTest(2:end); YPred(i+sequenceLength-1)];
end

% 绘制