lstm预测模型_Python实现多变量序列堆叠式LSTM模型，并实现未来多时刻预测

最新推荐文章于 2025-11-17 14:15:54 发布

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#lstm预测模型

本文介绍了如何使用Python实现多变量序列的LSTM模型，进行未来多时刻的预测分析。通过提供单个样本测试样例，展示了模型的预测效果，并通过滚动预测对未来60个时刻的数据进行预测，同时绘制了原始数据与预测数据的对比曲线。

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在时间序列相关的很多建模工作中，LSTM模型是经常会使用到的，从提出到现在LSTM模型已经有了很多的扩展、变种和应用，今天我们简单地实现基于LSTM模型来对多个变量的数据进行建模预测，在简单地预测中只能做单步预测，这里实现了多步的预测分析。

具体实现如下：

#!usr/bin/env python#encoding:utf-8from __future__ import division  '''__Author__:沂水寒城功能：基于堆叠式LSTM神经网络的多变量序列预测模型'''  import osimport jsonimport sysimport mathimport timeimport kerasimport randomimport pymysqlimport datetimeimport platformimport numpy as npimport pandas as pdfrom keras.utils import plot_modelfrom  keras.layers.pooling import MaxPooling1Dfrom keras.layers import LSTM,Dense,Input,add,Flattenimport matplotlib.pyplot as pltfrom keras.models import Sequential,Modelfrom