lstm序列预测代码

这是一段使用 Keras 框架实现 LSTM 序列预测的示例代码：

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

# 设置输入序列的长度
input_length = 10

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=32, input_shape=(input_length, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=100, batch_size=1)

# 预测
predictions = model.predict(x_test)

在上面的代码中，我们首先导入了 LSTM 和 Dense 层，然后创建了一个 Sequential 模型。我们将 LSTM 层添加到模型中，并为其设置了单元数量和输入形状。然后将一个密集层（Dense）添加到模型中。接下来，我们编译了模型，并指定了损失函数和优化器。最后，我们使用 fit 方法训练了模型，并使用 predict 方法进行了预测。

注意：这段代码假设你已经准备好了x_train,y_train,x_test.