使用keras里面的lstm进行时间序列预测_实验：使用LSTM递归神经网络进行时间序列预测...

好的，这是一个非常常见的问题。使用 LSTM 进行时间序列预测的一般流程如下：

1. 准备数据集：将原始的时间序列数据按照一定的方式进行切分，形成训练集和测试集。

2. 数据预处理：将数据进行标准化处理，使得数据的均值为 0，方差为 1，以提高训练效果。

3. 构建 LSTM 模型：使用 Keras 中的 LSTM 模型构建一个递归神经网络，其中包括输入层、LSTM 层、输出层等。

4. 训练模型：使用训练集对 LSTM 模型进行训练，并根据测试集的预测结果对模型进行调整，以提高预测精度。

5. 预测未来值：使用训练好的 LSTM 模型对未来的时间序列进行预测。

具体实现细节可以参考这篇文章：[使用LSTM递归神经网络进行时间序列预测](https://www.jianshu.com/p/eaee1d2104f2)。