使用LSTM进行时间序列预测

时间序列预测是一种重要的机器学习任务，通过分析过去的数据，我们可以尝试预测未来的趋势和模式。长短期记忆网络（LSTM）是一种适用于处理时间序列数据的循环神经网络（RNN）架构。在本文中，我们将探讨如何使用LSTM进行时间序列预测，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需的库和模块。在这个例子中，我们将使用Python中的Keras库来构建和训练LSTM模型。

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

接下来，我们需要准备时间序列数据。在这个例子中，我们将使用一个简单的示例数据集，其中包含了一段时间内的某种趋势。你可以根据自己的需求来准备和处理数据。

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