使用LSTM神经网络拟合数据，将拟合结果作为SymbolicRegressor的输入，用多个符号尽可能地拟合出LSTM神经网络的训练结果，可以做到吗？可以的话用python代码表示出来

理论上，你可以将LSTM神经网络的输出作为SymbolicRegressor的输入，尝试通过符号表达式来拟合这些复杂的结果。但是请注意，这种方法可能不如直接优化LSTM模型有效，因为SymbolicRegressor更偏向于寻找简单的数学公式，而LSTM已经在深度学习领域内找到了其自身的高效表示能力。

下面是一个简化的Python示例，说明如何结合这两个模型：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM
from skopt import gp_minimize
from sympy import symbols

# 假设我们有一个LSTM模型并已训练好
lstm_model = Sequential()
lstm_model.add(LSTM(units=64, input_shape=(time_steps, input_dim)))
# ... 其他层和编译...
lstm_model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# 获取LSTM的预测结果
X_train = ...  # 原始训练数据
Y_lstm = lstm_model.predict(X_train)

# 定义符号变量和求解函数
symbols_list = ['x{}'.format(i) for i in range(Y_lstm.shape[1])]
func = symbols(' '.join(symbols_list))
expr = func

def fitness(expr):
    # 尝试用SymPy解析LSTM结果，并计算误差
    try:
        Y_sympy = expr.subs(list(zip(symbols_list, Y_lstm.flatten())))
        error = np.mean((Y_lstm - Y_sympy.reshape(Y_lstm.shape)) ** 2)
    except Exception as e:
        error = float('inf')  # 如果解析失败，设置高代价
    return error

# 使用gp_minimize寻找最佳符号表达式
best_expr, best_error = gp_minimize(func=fitness, x0=np.random.rand(len(symbols_list)), n_calls=100)

print("Best symbolic expression: ", str(best_expr))