LSTM预测算法实现

LSTM预测算法实现

LSTM（长短期记忆）是一种循环神经网络（RNN）的变体，它在序列数据建模中表现出色。LSTM通过使用门控机制来处理长期依赖关系，使其能够更好地捕捉序列中的重要模式。在本文中，我们将使用Python实现LSTM预测算法，并展示如何使用该模型进行序列数据的预测。

首先，我们需要导入所需的库，包括NumPy和Keras。

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

接下来，我们定义一个函数来准备数据集。我们将输入序列划分为输入（X）和输出（y）部分，其中X是前n-1个时间步的数据，y是第n个时间步的数据。这将帮助我们将问题转化为监督学习问题。