前后端中运用时间序列预测算法

### 时间序列预测算法在前后端项目的实现

#### 后端实现时间序列预测服务

后端部分负责处理核心的时间序列预测逻辑，并通过API向其他组件提供服务。项目将利用TensorFlow框架来训练和部署时间序列预测模型，进而通过RESTful API的形式对外暴露预测功能[^2]。

from flask import Flask, request, jsonify
import tensorflow as tf
import numpy as np

app = Flask(__name__)

# 加载预训练好的时间序列预测模型
model = tf.keras.models.load_model('path_to_saved_model')

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.json['data']
    input_data = np.array(data).reshape((1, -1))
    
    # 进行多步预测
    predictions = model.predict(input_data)

    return jsonify({'predictions': predictions.tolist()})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

此代码片段展示了如何创建一个简单的Flask应用程序作为服务器端接口，接收来自客户端的数据并返回由已保存的TensorFlow模型产生的预测结果。

#### 前端调用时间序列预测服务

前端则专注于用户体验的设计以及与用户的交互过程。当用户提交待预测的数据时，前端会发起HTTP POST请求至上述定义的服务地址`/predict`，并将接收到的结果呈现给用户查看或进一步分析。

async function fetchPrediction(data) {
  const response = await fetch('/api/predict', {
    method: 'POST',
    headers: {'Content-Type': 'application/json'},
    body: JSON.stringify({data})
  });
  
  const result = await response.json();
  console.log(result);
}

这段JavaScript代码说明了怎样从前端发送异步请求到后端API以获取预测值，并将其打印出来以便后续操作。