lstm预测未来多天数据完整代码

LSTM（长短时记忆网络），常用于处理时间序列数据的预测任务，比如股票价格、天气预报等。以下是使用Python和Keras库编写的一个简单的LSTM模型，用于预测未来几天的数据。注意，这只是一个基本框架，实际应用中需要根据具体数据集进行调整。

# 导入必要的库
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM

# 假设你的数据存储在一个名为"data"的二维数组里，每一行是一个样本，列是特征加上标签（未来几天）
data = ...  # 这里需要填充你的数据

# 数据预处理（例如，归一化，分段等）
train_size = int(len(data) * 0.8)
X_train, y_train = data[:train_size, :-days_to_predict], data[:train_size, -days_to_predict]
X_test, y_test = data[train_size:, :-days_to_predict], data[train_size:, -days_to_predict]

# 将数据转化为适合LSTM的输入格式（长短期记忆网络需要的是3D张量）
X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], 1, X_train.shape[1]))
X_test = X_test.reshape((X_test.shape[0], 1, X_test.shape[1]))

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(1, X_train.shape[2])))  # 根据输入维度设置隐藏层节点数
model.add(Dense(days_to_predict))  # 输出的神经元数量等于预测的天数

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

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)

# 预测
future_days = model.predict(X_test)

# 结果通常需要反归一化并组合回原始的时间序列数据
predicted_data = combine_predictions(future_days, X_test)

# 输出预测结果
print("Predicted future days:", predicted_data[:10])

# 相关问题--
1. 如何选择合适的隐藏层数和节点数？
2. 怎样评估LSTM模型的性能？
3. 如果数据有季节性变化，如何改进模型？