LSTM-时间步长和特征

简单的LSTM模型设计

假设我们有一个时间序列数据集，它包含了一系列的股票价格。我们的目标是预测下一个时间点的股票价格。

1. 数据预处理：
   • 我们首先将数据集划分为训练集和测试集。
   • 然后，我们将时间序列数据转换为适合LSTM的格式，即每个时间步长为一个样本，每个样本包含一个特征（即股票价格）。
2. 构建LSTM模型：
   • 定义输入层：由于我们有一个特征（股票价格），我们使用Input(shape=(1,))来定义输入层。
   • 构建LSTM层：我们将使用一个简单的LSTM层，它将接受输入特征并输出一个预测值。
     下面是使用Python和Keras构建这个简单LSTM模型的代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
from keras