上述代码报错：错误使用 trainNetwork 训练序列具有特征维度 32329 30，但输入层需要特征维度为 10 的序列。

这个错误是因为序列长度为30的数据中，每个序列由10个特征组成。而在你读入数据并将其转换为适合LSTM模型的格式的时候，代码中指定了numFeatures为10，但是读入的csv文件中每行数据却有11列，这导致了数据格式不符合LSTM模型的要求。

因此，你需要检查一下你的csv文件，确保每行数据只有10个特征参数，然后再运行代码。

如果你的csv文件确实有11列，那么你需要修改读入数据的代码，只读入前10列作为特征参数，最后一列作为类别。你可以这样修改代码：

% 读入数据
data = csvread('data.csv');
% 将数据转换为LSTM模型的格式
seqLength = 30; % 序列长度
numFeatures = 10; % 特征数
numClasses = 3; % 类别数
dataX = zeros(size(data, 1) - seqLength + 1, seqLength, numFeatures);
dataY = zeros(size(data, 1) - seqLength + 1, 1);
for i = 1:size(dataX, 1)
    dataX(i, :, :) = data(i:i+seqLength-1, 1:numFeatures);
    class = data(i+seqLength-1, numFeatures+1);
    dataY(i) = class;
end
% 将类别向量转换为分类响应的向量
dataY = categorical(dataY);
% 划分训练集和测试集
trainSplit = 0.8;
trainX = dataX(1:round(trainSplit*size(dataX,1)), :, :);
trainY = dataY(1:round(trainSplit*size(dataY,1)), :);
testX = dataX(round(trainSplit*size(dataX,1))+1:end, :, :);
testY = data(round(trainSplit*size(dataY,1))+1:end, numFeatures+1:end);
% 设置LSTM模型的参数
numHiddenUnits = 100;
numEpochs = 10;
miniBatchSize = 64;
% 创建LSTM模型
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits, 'OutputMode', 'last')
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', numEpochs, ...
    'MiniBatchSize', miniBatchSize, ...
    'Plots', 'training-progress');
% 训练LSTM模型
lstmModel = trainNetwork(trainX, trainY, layers, options);
% 使用测试集评估模型
YPred = classify(lstmModel, testX);
accuracy = sum(YPred == categorical(testY)) / numel(testY);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);

希望这次能够解决你的问题！