帮我用python写一个基于LSTM模型的流量预测代码

当然，我很乐意帮你写一个基于 LSTM 模型的流量预测代码。首先，你需要安装必要的库：Keras 和 TensorFlow。

你可以使用 `pip` 命令来安装这些库：

pip install keras tensorflow

然后，你可以使用以下代码来构建你的 LSTM 模型：

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

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=32, input_shape=(None, 1)))
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 评估模型
score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=32)

在上面的代码中，`X_train` 和 `y_train` 是训练数据，`X_test` 和 `y_test` 是测试数据。注意，你还需要指定 LSTM 层的单元数量和输入数据的形状。

最后，你可以使用 `model.predict()` 方法来对流量进行预测。

希望这些信息能帮助你。