11、时间序列预测：从基础模型到RNN与LSTM的应用

时间序列预测：从基础模型到RNN与LSTM的应用

在时间序列预测领域，我们可以使用多种模型和技术来处理和分析数据。本文将详细介绍如何创建合成数据集，并使用不同的模型进行时间序列预测，包括单层模型、多层模型、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。

1. 数据处理基础

首先，我们对数据集进行基本处理，包括映射、打乱和分批。以下是具体代码：

dataset = dataset.map(lambda window: (window[:-1], window[-1:]))
dataset = dataset.shuffle(buffer_size=10)
for x,y in dataset:
    print(x.numpy(), y.numpy())
    print("y = ", y.numpy())

然后，我们对数据集进行分批处理：

dataset = dataset.shuffle(buffer_size=10)
dataset = dataset.batch(2).prefetch(1)
for x,y in dataset:
    print("x = ", x.numpy())

2. 创建合成数据集

为了进行时间序列分析，我们需要创建一个包含季节性、噪声和梯度的合成数据集。具体步骤如下：
1. 创建线性序列 ：