Vanilla_Lstm详细代码以及模型预测未来数据代码带数据

Vanilla LSTM（基本长短期记忆网络）通常用于时间序列预测，这里有一个简单的代码示例来展示其工作原理[^1]：

# 导入所需库
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# 假设我们有训练数据 (X_train, y_train)
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1)))  # 输入层
model.add(LSTM(units=50))  # 隐藏层
model.add(Dense(1))  # 输出层

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100)

# 对未来数据进行预测
future_data = ...  # 未来数据，通常是预测周期的长度
predicted_values = model.predict(future_data)

# 可视化预测结果
plt.plot(y_train, label='Actual')
plt.plot(predicted_values, label='Predicted')
plt.legend()

请注意，这里的`future_data`需要根据实际的时间序列数据填充。预测未来数据时，一般会利用训练好的模型对缺失的数据点进行推测。