基于Keras LSTM的时间序列预测：农产品苹果价格预测

时间序列预测是一种重要的数据分析技术，可以用于预测未来的趋势和模式。在本文中，我们将使用Keras和LSTM（长短期记忆）神经网络模型来进行时间序列预测，并以农产品苹果价格预测为例进行演示。我们将提供完整的代码和数据，并对代码进行详细解释。

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import<