通过LSTM时序预测如何保存模型文件，请写出具体代码

在使用Python的Keras库构建并训练LSTM模型进行时序预测之后，保存模型文件是非常常见的一步。你可以使用`model.save()`函数来完成这个操作。假设你已经有一个名为`my_model`的LSTM实例：

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

# 创建并编译模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(sequence_length, num_features)))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32)

# 保存模型
model_path = 'path/to/save/my_model.h5'  # 可自定义路径
model.save(model_path)

在这个例子中，`model_path`是你想要保存模型的位置，例如在本地硬盘上指定的一个文件夹。当你想加载模型时，只需使用`load_model()`函数：

loaded_model = load_model(model_path)