基于lstm神经网络的通用股票预测源代码+模型+数据集

基于LSTM神经网络的通用股票预测源代码模型使用Python编写，主要利用Keras库来构建LSTM神经网络模型，并使用Numpy库处理数据集。以下是一个简单的示例代码：

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

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

# 准备训练数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
data = np.array(data).reshape((len(data), 1, 1))
target = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]
target = np.array(target)

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

# 准备测试数据
test_data = np.array([11]).reshape((1, 1, 1))

# 预测下一个值
prediction = model.predict(test_data)
print(f"预测结果: {prediction}")

以上代码中，首先导入了所需库，然后创建了一个简单的LSTM模型。接着，准备了训练数据和相应的目标值，并使用`model.fit()`来训练模型。最后，使用测试数据进行预测，并输出结果。

这只是一个简单的示例代码，实际应用中还需要考虑更多因素，例如更复杂的模型结构、更多的训练数据、数据的预处理等等。但这个示例可以帮助你理解基于LSTM神经网络的通用股票预测的源代码模型和数据集的基本结构。