通过建立lstm模型，预测30个数值未来的3个数值，输入30个数值使用1行30列的excel文件，路径为D:/LSTM/lstmyuce

在使用长短期记忆网络（LSTM）模型进行预测时，你的目标是基于过去的30个数值数据，预测未来3个数值。LSTM是一种循环神经网络，特别适合处理时间序列数据，因为它能记住长期依赖关系。

首先，你需要做的是加载Excel文件。在Python中，你可以使用pandas库来读取数据，例如：

import pandas as pd
data = pd.read_excel('D:/LSTM/lstmyuce.xlsx', index_col=0, header=None) # 确保第一行是日期或其他连续的索引

接着，将数据分为训练集和测试集，通常会保留一部分数据用于模型验证：

train_data = data.iloc[:-3]  # 去除最后3个作为预测的目标值
test_data = data.iloc[-3:]   # 只保留最后3个作为预测样本

# 对数据进行预处理，如归一化或标准化
train_data, test_data = normalize(train_data), normalize(test_data)

然后，构建LSTM模型，选择合适的超参数，如单元数、隐藏层等，并进行训练：

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

model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(30, 1)))  # 输入维度是30步长的单变量
model.add(Dense(3))  # 输出3个预测值

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')  # 使用均方误差作为损失函数
model.fit(train_data.values.reshape(-1, 30, 1), train_data.values[:, -3:], epochs=50, batch_size=32)

最后，对测试集应用训练好的模型进行预测，并评估其性能：

predictions = model.predict(test_data.values.reshape(-1, 30, 1))