上叙代码没有对时间序列数据进行分解，并用LSTM模型预测

非常抱歉，我误解了你的问题。如果你想在时间序列数据上使用LSTM模型进行预测之前对数据进行分解，你可以使用一些时间序列分解方法，如季节性分解或趋势分解。在Python中，可以使用statsmodels库中的seasonal_decompose函数对时间序列进行分解。以下是一个修改后的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

class TimeSeriesLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(TimeSeriesLSTM, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
    
    def forward(self, input_seq):
        lstm_out, _ = self.lstm(input_seq.view(len(input_seq), 1, -1))
        predictions = self.fc(lstm_out.view(len(input_seq), -1))
        return predictions[-1]

# 示例用法
input_size = 1
hidden_size = 32
output_size = 1

# 创建模型实例
model = TimeSeriesLSTM(input_size, hidden_size, output_size)

# 创建输入序列
input_seq = np.array([0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0, 1.2])  # 示例数据

# 对时间序列进行分解
decomposition = seasonal_decompose(input_seq)

# 获取分解后的趋势项
trend = decomposition.trend

# 创建训练数据
train_data = torch.tensor(trend[:-1], dtype=torch.float32)
train_labels = torch.tensor(trend[1:], dtype=torch.float32)

# 训练模型
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()

    # 前向传播
    outputs = model(train_data)
    loss = criterion(outputs, train_labels)

    # 反向传播和优化
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if (epoch+1) % 10 == 0:
        print(f'Epoch: {epoch+1}, Loss: {loss.item()}')

# 使用模型进行预测
prediction = model(train_data)
print(prediction)

在这个示例中，我们首先使用seasonal_decompose函数对输入序列进行分解，提取出趋势项作为训练数据。然后，我们使用提取的趋势项作为训练数据和标签，使用LSTM模型进行训练和预测。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的预处理和模型调整。此外，还可以根据需要使用其他时间序列分解方法或调整模型结构。

希望这次能满足你的需求，如有任何问题，请随时提问！