写一段lstm预测轴承寿命的代码

由于缺乏数据和问题的具体细节，以下代码仅供参考，需要根据实际情况进行修改和优化。

首先，导入必要的库和模块：

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

然后，读取数据并进行预处理：

data = pd.read_csv('bearing_life.csv', header=None)
data = data.values.astype('float32')
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
data = scaler.fit_transform(data)

接下来，将数据集分为训练集和测试集：

train_size = int(len(data) * 0.7)
test_size = len(data) - train_size
train, test = data[0:train_size,:], data[train_size:len(data),:]

然后，定义函数来将数据集转换为可以用于LSTM训练的格式：

def create_dataset(dataset, look_back=1):
    dataX, dataY = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back-1):
        a = dataset[i:(i+look_back), 0]
        dataX.append(a)
        dataY.append(dataset[i + look_back, 0])
    return np.array(dataX), np.array(dataY)

接下来，指定LSTM模型的参数，包括时间步长、隐藏层神经元数等：

look_back = 3
model = Sequential()
model.add(LSTM(4, input_shape=(1, look_back)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

然后，将训练数据集转换为可以用于LSTM训练的格式：

trainX, trainY = create_dataset(train, look_back)
trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1]))

接下来，训练LSTM模型：

model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)

然后，将测试数据集转换为可以用于LSTM预测的格式：

testX, testY = create_dataset(test, look_back)
testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1]))

接下来，使用训练好的LSTM模型进行预测：

testPredict = model.predict(testX)
testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict)
testY = scaler.inverse_transform([testY])

最后，计算预测结果的均方误差：

mse = mean_squared_error(testY[0], testPredict[:,0])
print('Mean Squared Error:', mse)

需要注意的是，该代码仅是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体问题进行修改和优化，例如调整LSTM模型的参数、增加特征变量、增加训练数据量等。