请学习一下上述代码，搞懂每一个变量和函数的名字，给出注释，给出完整的代码流程，给出详细解释代码的每一行意思，给出解释这个时间序列预测模型的原理

这段代码是一个基于LSTM（长短期记忆）的时间序列预测模型，用于预测股票的开盘价和收盘价。以下是详细的解释：

# 导入所需库
import numpy as np  # 数组操作库
import pandas as pd  # 用于数据处理
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler  # 数据预处理库
from keras.models import Sequential  # Keras模型构建
from keras.layers import LSTM, Dense  # 用于LSTM和全连接层
import matplotlib.pyplot as plt  # 用于绘图

# 读取股票数据（例如上海交易所601318）
data = pd.read_csv('sh.601318')
close_prices = data['close'].values.reshape(-1, 1)  # 获取收盘价数据并转为二维数组
open_prices = data['open'].values.reshape(-1, 1)  # 获取开盘价数据

# 数据预处理（归一化）
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))  # 初始化缩放器
close_prices_scaled = scaler.fit_transform(close_prices)  # 收盘价归一化
open_prices_scaled = scaler.fit_transform(open_prices)  # 开盘价归一化

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(close_prices_scaled) * 0.7)  # 70%数据用于训练
close_train_data, close_test_data = close_prices_scaled[:train_size], close_prices_scaled[train_size:]  # 分割收盘价数据
open_train_data, open_test_data = open_prices_scaled[:train_size], open_prices_scaled[train_size:]  # 分割开盘价数据

# 函数定义：创建时间序列数据集
def create_dataset(dataset, time_step):
    # 构建时间步数为time_step的序列数据
    X, y = [], []  
    for i in range(len(dataset) - time_step - 1):  
        X.append(dataset[i:(i + time_step), 0])  # 提取特征
        y.append(dataset[i + time_step, 0])   # 提取目标值
    return np.array(X), np.array(y)

# 设置时间步数（这里为60）
time_step = 60

# 生成开放和收盘价的时间序列数据
open_X_train, open_y_train = create_dataset(open_train_data, time_step)  # 开盘价训练数据
open_X_test, open_y_test = create_dataset(open_test_data, time_step)  # 开盘价测试数据
close_X_train, close_y_train = create_dataset(close_train_data, time_step)  # 收盘价训练数据
close_X_test, close_y_test = create_dataset(close_test_data, time_step)  # 收盘价测试数据

# 转换数据形状适应LSTM输入
open_X_train = np.reshape(open_X_train, (open_X_train.shape[0], open_X_train.shape[1], 1))
open_X_test = np.reshape(open_X_test, (open_X_test.shape[0], open_X_test.shape[1], 1))
close_X_train = np.reshape(close_X_train, (close_X_train.shape[0], close_X_train.shape[1], 1))
close_X_test = np.reshape(close_X_test, (close_X_test.shape[0], close_X_test.shape[1], 1))

# 构建LSTM模型
def open_Lstm(train_data, test_data, target_data):
    model = Sequential()  # 初始化模型
    model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=train_data.shape[1:]))  # 添加LSTM层，返回所有中间状态
    model.add(LSTM(units=50))  # 再次添加LSTM层
    model.add(Dense(units=1))  # 输出层，单个神经元预测收盘价
    model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')  # 编译模型，优化器为Adam，损失函数为均方误差
    model.fit(train_data, target_data, epochs=50, batch_size=32)  # 训练模型
    predicted_prices = model.predict(test_data)  # 预测测试数据
    return predicted_prices

# 训练并预测开放价和收盘价
open_predicted_prices = open_Lstm(open_X_train, open_X_test, open_y_train)
close_predicted_prices = close_Lstm(close_X_train, close_X_test, close_y_train)

# 反归一化预测值
open_predicted_prices = scaler.inverse_transform(open_predicted_prices)
close_predicted_prices = scaler.inverse_transform(close_predicted_prices)

# 反馈真实数据和预测结果
actual_open_price = scaler.inverse_transform(open_test_data)
actual_close_price = scaler.inverse_transform(close_test_data)

# 绘制预测结果图表
plt.figure(figsize=(12, 6))  # 设置画布大小
plt.plot(data.index[train_size + time_step + 1:], actual_open_price[time_step + 1:], 'b', label='实际开盘价')
plt.plot(data.index[train_size + time_step + 1:], actual_close_price[time_step + 1:], 'y', label='实际收盘价')
plt.plot(data.index[train_size + time_step + 1:], open_predicted_prices, 'r', label='预测开盘价')
plt.plot(data.index[train_size + time_step + 1:], close_predicted_prices, 'g', label='预测收盘价')
plt.title('股票价格预测')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('股票价格')
plt.legend()
plt.show()

# 简单说，该模型使用LSTM捕捉时间序列中的趋势，然后训练模型，对新的收盘价和开盘价进行预测，最后通过可视化比较实际数据和预测结果。

时间序列预测模型原理：
1. 使用LSTM层来捕获时间序列数据的长期依赖性和局部模式，因为LSTM可以存储信息并在必要时回传给后续时间点。
2. 输入数据经过多次时间步长的LSTM层处理，模型逐渐学习到价格变化的规律。
3. 遵循训练-验证过程，调整模型权重以最小化预测误差（这里用的是均方误差）。
4. 测试阶段，模型用学到的知识对未来时间步的价格进行预测。
5. 结果展示，通过图表对比实际值和预测值，评估模型性能。