写一个LSTM预测的代码

当然可以！下面是一个简单的LSTM模型的代码示例：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 准备数据
data = [[i for i in range(100)]]
data = np.array(data, dtype=float)
target = [[i for i in range(1, 101)]]
target = np.array(target, dtype=float)

data = data.reshape((1, 1, 100))
target = target.reshape((1, 1, 100))

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(1, 100)))
model.add(Dense(100))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(data, target, epochs=1000, verbose=0)

# 预测结果
predict = model.predict(data)
print(predict[0, :, :10])

这段代码使用Keras库构建了一个简单的LSTM模型来进行预测。首先，我们准备了输入数据和目标数据，其中输入数据是一个包含100个连续整数的数组，目标数据是输入数据的下一个连续整数数组。

接下来，我们构建了一个包含一个LSTM层和一个全连接层的序列模型。LSTM层有50个神经元，激活函数使用ReLU。输入形状是(1, 100)，表示输入数据有1个样本，每个样本有100个时间步长。

然后，我们使用均方误差作为损失函数，使用Adam