LSTM时间序列预测：用电器功率预测的双向LSTM模型

在时间序列预测问题中，循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）是一种常用的模型，其中LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的RNN变体，能够有效地处理长期依赖性。本文将介绍如何使用双向LSTM模型进行用电器功率预测，并提供完整的代码和数据，以便读者能够直接运行。

首先，我们需要导入所需的库和模块。我们将使用Keras库来构建和训练LSTM模型，以及进行预测和评估。以下是所需的库和模块：

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