LSTM-regression
时间: 2023-11-24 09:53:12 浏览: 34
LSTM回归是一种基于LSTM算法的预测模型,用于预测时间序列数据。它可以通过学习时间序列数据的历史信息来预测未来的值。以下是一个简单的LSTM回归模型的示例代码:
```python
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import LSTM
# 创建数据集
data = [[i for i in range(100)]]
data = np.array(data, dtype=float)
target = [[i for i in range(1, 101)]]
target = np.array(target, dtype=float)
# 将数据集重塑为LSTM的输入格式
data = data.reshape((data.shape[0], data.shape[1], 1))
# 创建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(100, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_absolute_error', optimizer='adam')
# 训练模型
model.fit(data, target, epochs=1000, batch_size=1, verbose=2)
# 预测未来的值
test_data = np.array([[i for i in range(100, 200)]], dtype=float)
test_data = test_data.reshape((test_data.shape[0], test_data.shape[1], 1))
predictions = model.predict(test_data)
print(predictions)
```
在这个例子中,我们创建了一个包含100个数据点的时间序列数据集,并使用LSTM回归模型来预测接下来的100个数据点。我们使用均方误差作为损失函数,并使用Adam优化器进行训练。最后,我们使用训练好的模型来预测未来的值。