bilstm做时间序列预测代码

下面是使用BiLSTM（双向长短时记忆网络）进行时间序列预测的示例代码：

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

# 生成示例时间序列数据
data = [i for i in range(100)]
target = [i+1 for i in range(100)]

# 将数据整理成模型可以接受的格式
data = np.array(data).reshape(len(data), 1, 1)
target = np.array(target).reshape(len(target), 1)

# 构建BiLSTM模型
model = Sequential()
model.add(Bidirectional(LSTM(10, activation='relu'), input_shape=(1, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

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

# 进行预测
input_data = np.array([100]).reshape(1, 1, 1)
prediction = model.predict(input_data)
print('预测值：', prediction)

在代码中，首先生成了一个简单的时间序列数据作为示例。然后，通过使用`numpy`将数据整理成BiLSTM模型可以接受的格式。接下来，定义了一个包含一个双向LSTM层和一个全连接层的Sequential模型。然后，编译模型并使用训练集数据进行训练。训练完毕后，我们可以使用训练好的模型进行预测。这里使用输入值100进行预测，将其整理为模型可以接受的格式后，调用`predict()`方法进行预测，得到了预测结果。最后，将预测结果打印出来。