lstm神经网络预测python
时间: 2023-11-06 13:07:58 浏览: 43
LSTM(长短期记忆网络)是一种循环神经网络,被广泛用于时间序列预测和文本分类等任务。在Python中,可以使用Keras库来实现LSTM神经网络的预测。
下面是一个简单的LSTM神经网络金融时序预测的Python代码示例:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
# 创建模型
model = Sequential()
# 添加LSTM层
model.add(LSTM(units=4, input_shape=(1, look_back)))
# 添加输出层
model.add(Dense(units=1))
# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
# 训练模型
model.fit(train_X, train_Y, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)
```
其中,`units`参数指定了LSTM层中的神经元数量,`input_shape`参数定义了输入数据的形状。
这段代码中,我们创建了一个带有一个LSTM层和一个输出层的序列模型。然后,我们使用`compile`方法编译模型,指定了损失函数和优化器。接下来,我们使用`fit`方法对模型进行训练,指定了训练数据、训练轮数和批量大小。