RNN-LSTM预测模型

RNN-LSTM是一种基于循环神经网络（RNN）的深度学习模型，用于序列数据的预测和分类。LSTM（长短时记忆网络）是RNN的一种特殊形式，它可以解决传统RNN中的梯度消失问题，使得模型可以更好地捕捉长期依赖关系。RNN-LSTM模型在时间序列预测中表现出色，尤其是在短期负荷预测和金融时间序列预测中。

在RNN-LSTM模型中，输入数据被分成时间步长，每个时间步长都有一个输入和一个输出。LSTM单元在每个时间步长中接收输入和前一个时间步长的隐藏状态，并输出当前时间步长的隐藏状态和预测结果。在训练过程中，模型通过反向传播算法来更新权重和偏置，以最小化预测结果与真实结果之间的误差。

下面是一个简单的RNN-LSTM模型的代码示例：

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

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(n_steps, n_features)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, verbose=0)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

其中，LSTM层定义了50个神经元，使用ReLU激活函数。输入数据的形状为(n_steps, n_features)，其中n_steps表示时间步长，n_features表示每个时间步长的特征数。模型使用均方误差（MSE）作为损失函数，Adam优化器进行权重更新。