多元时序：利用MATLAB实现LSTM神经网络进行多变量时间序列预测

LSTM（长短期记忆）神经网络是一种递归神经网络（RNN），在处理序列数据方面表现出色。它能够捕捉并利用长期依赖关系，适用于许多时间序列预测任务。本文将介绍如何使用MATLAB实现LSTM神经网络来预测多变量时间序列，并提供相应的源代码。

在开始之前，确保你已经安装了MATLAB及其相关深度学习工具箱。接下来，我们将按照以下步骤进行实施：

步骤1：准备数据集
首先，我们需要准备用于训练和测试的时间序列数据集。数据集应该包含多个变量，每个变量在不同时间步长上的观测值。确保数据集已经被预处理和归一化，以便更好地与LSTM模型配合使用。

步骤2：构建LSTM模型
在MATLAB中，我们可以使用深度学习工具箱中的函数来构建LSTM模型。下面是一个简单的示例：

% 定义LSTM模型
numFeatures = 3; % 输入特征的数量
numResponses