写一个LSTM时序数据预测模型使用model = Sequential()

好的，下面是使用Keras库中的Sequential模型编写一个LSTM时序数据预测模型的示例代码：

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

model = Sequential()

# 添加LSTM层
model.add(LSTM(units=128, input_shape=(seq_length, feature_dim)))

# 添加全连接层
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 打印模型概述
model.summary()

请注意，上述代码中的`seq_length`和`feature_dim`需要根据你的数据集进行调整，分别表示序列长度和特征维度。此外，你还可以根据具体任务需求调整模型的超参数和层数。