本文介绍如何利用Python和Keras构建LSTM神经网络，预测股票价格。通过展示模型描述、源码设计及效果，揭示LSTM在处理时间序列数据，特别是金融领域中的应用优势。
效果一览
文章概述
今儿举一个案例，围绕 LSTM（Long Short-Term Memory）神经网络的原理，展示如何使用Python和深度学习库Keras构建LSTM模型，以及如何使用这个模型来预测时间序列数据。
以股票价格预测为例，这是LSTM在金融领域的常见应用。
模型描述
LSTM 用于处理序列数据，如时间序列、文本和音频。相对于传统的RNN，LSTM更擅长捕获长期依赖关系，因为它包含了一种称为"门"的机制，可以控制信息的流动。
LSTM单元的核心组成部分包括遗忘门（forget gate）、输入门（input gate）、细胞状态（cell state）和输出门（output gate）。
LSTM的核心公式：
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