本文提供了一个零基础入门的时间序列预测项目，利用Python和TensorFlow，通过LSTM模型处理序列数据。从数据预处理、模型训练到结果评估，详细介绍了整个流程，适合深度学习初学者。
时间序列预测是深度学习领域中的一个重要任务，它涉及根据过去的观测数据来预测未来的数值。在这篇文章中，我们将介绍一个零基础入门的经典时间序列预测项目，并提供相应的源代码。
我们将使用Python编程语言和深度学习库TensorFlow来完成这个项目。首先，我们需要导入所需的库：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow
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