lstm 滚动预测python

LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）是一种递归神经网络，它在处理序列数据时表现出色，可以用于时间序列预测。

下面是一个滚动预测的示例代码，使用Python编写：

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

# 创建一个LSTM模型
def create_model(input_shape):
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=input_shape))
    model.add(LSTM(units=50))
    model.add(Dense(1))
    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
    return model

# 将时间序列数据转换为监督学习数据
def create_dataset(dataset, look_back=1):
    dataX, dataY = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back):
        dataX.append(dataset[i:(i+look_back), 0])
        dataY.append(dataset[i + look_back, 0])
    return np.array(dataX), np.array(dataY)

# 加载数据
data = np.array([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90])
data = data.reshape(-1, 1)

# 将数据归一化到0到1之间
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
data = scaler.fit_transform(data)

# 创建监督学习数据集
look_back = 3
trainX, trainY = create_dataset(data, look_back)

# 创建LSTM模型
model = create_model((look_back, 1))

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

# 使用模型进行滚动预测
last_window = data[-look_back:]
results = []
for i in range(5):
    x = last_window.reshape((1, look_back, 1))
    prediction = model.predict(x)[0][0]
    results.append(prediction)
    last_window = np.append(last_window[1:], [[prediction]], axis=0)

# 将预测结果反归一化
results = scaler.inverse_transform(np.array(results).reshape(-1, 1))

# 打印预测结果
print(results)

在这个例子中，我们创建了一个包含10个数据点的时间序列。我们使用`MinMaxScaler`将数据归一化到0到1之间，并使用`create_dataset`函数将时间序列数据转换为监督学习数据。我们创建了一个包含两个LSTM层和一个密集层的模型，并使用`fit`方法训练它。最后，我们使用模型进行滚动预测，并反归一化预测结果。