冠豪猪优化长短期记忆神经网络（Coronavirus-Enhanced Pig Optimization LSTM）是一种应用于时间序列预测的算法。尽管我无法提供具体的实现代码，但我可以为您提供一个基本的框架，用于使用Matlab实现该算法。

以下是使用Matlab实现冠豪猪优化长短期记忆神经网络进行时间序列预测的基本步骤：

步骤1：准备数据
首先，您需要准备时间序列数据，将其存储在一个向量或矩阵中。

步骤2：划分训练集和测试集
将数据划分为训练集和测试集，通常采用时间序列的前一部分作为训练集，后一部分作为测试集。

步骤3：数据预处理
对训练集和测试集进行必要的数据预处理，例如归一化或标准化。

步骤4：建立冠豪猪优化长短期记忆神经网络模型
使用Matlab的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）建立冠豪猪优化长短期记忆神经网络模型。您可以使用lstmLayer函数创建LSTM层，然后将其与其他层（例如全连接层）组合起来构建完整的神经网络模型。

步骤5：模型训练
使用训练集对模型进行训练。使用trainNetwork函数指定训练参数（例如学习率、迭代次数等）进行模型训练。

步骤6：模型预测
使用训练好的模型对测试集进行预测。使用predict函数输入测试集数据并获得预测结果。

步骤7：结果评估
对预测结果和真实值进行比较，并使用适当的评估指标（例如均方根误差、平均绝对误差等）评估模型的性能。

需要注意的是，由于冠豪猪优化长短期记忆神经网络是一种较新的算法，可能没有现成的Matlab实现代码。您可能需要自行实现该算法，或者查找相关的研究论文以获取更多实现细节。