本文介绍了如何利用LSTM算法构建单变量时间序列模型预测大气压。通过Python和Keras库，对数据进行预处理、模型训练、预测及性能评估，展示了深度学习在时间序列预测中的应用。
深度学习时间序列预测：使用LSTM算法构建单变量时间序列模型预测大气压
时间序列预测是一项关键的任务，它可以帮助我们预测未来的趋势和模式。在本文中，我们将介绍如何使用深度学习中的LSTM（长短期记忆）算法构建一个单变量时间序列模型，并使用该模型来预测大气压。
LSTM是一种递归神经网络（RNN）的变体，专门设计用于处理序列数据。它具有记忆单元，可以有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系。在本文中，我们将使用Python编程语言和Keras库来实现LSTM模型。
首先，我们需要准备我们的数据。我们将使用一个包含大气压信息的时间序列数据集。假设我们的数据集以CSV格式存储，其中包含一个"pressure"列，表示大气压的取值。我们可以使用Pandas库来读取和处理数据：
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv(
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