用python的keras库写一个输入为（315，20000， 7），输出为（315， 1）的LSTM-RNN回归预测模型。代码包括数据预处理，模型构建，再用（315， 20000， 7）的数据作为测试集进行预测

好的，我已经理解您的要求。以下是用Python的keras库编写输入为(315,20000,7)，输出为(315,1)的LSTM-RNN回归预测模型的代码，包括数据预处理，模型构建和测试集预测：

首先，我们需要导入相应的库：

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

接下来,我们需要创建训练集和测试集:

# 创建训练集和测试集
data = np.random.rand(315,20000,7) #生成随机数据
train_data = data[:250]
test_data = data[250:]

数据预处理完成后, 我们可以构建LSTM-RNN回归模型了：

# 模型构建
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=64, input_shape=(20000, 7)))
model.add(Dense(units=1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

最后，在训练数据上拟合模型并用测试集进行预测：

# 训练模型
model.fit(train_data, np.random.rand(250,1), batch_size=32, epochs=5)

# 预测测试集
predictions = model.predict(test_data)

print(predictions)

以上是用Python的keras库编写输入为（315，20000，7）,输出为（315，1）的LSTM-RNN回归预测模型的代码，希望能够帮助您。