基于LSTM 滚动预测铁矿石价格 生成代码

以下是基于 LSTM 的滚动预测铁矿石价格的代码示例：

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取数据集
dataset = pd.read_csv('iron-ore-prices.csv', usecols=[1], engine='python')

# 将数据集转化为numpy数组
data = dataset.values
data = data.astype('float32')

# 将数据归一化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
data = scaler.fit_transform(data)

# 构建特征和标签
def create_dataset(dataset, look_back=1):
    X, Y = [], []
    for i in range(len(dataset) - look_back):
        a = dataset[i:(i + look_back), 0]
        X.append(a)
        Y.append(dataset[i + look_back, 0])
    return np.array(X), np.array(Y)

look_back = 3
X, Y = create_dataset(data, look_back)

# 将输入数据转化为LSTM模型所需要的三维格式 [样本数，时间步长，特征数]
X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1))

# 构建 LSTM 模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(look_back, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 滚动预测
for i in range(50):
    # 使用所有历史数据进行训练
    model.fit(X, Y, epochs=1, batch_size=1, verbose=2, shuffle=False)
    # 使用最近的3个数据进行预测
    x_input = data[-look_back:]
    x_input = x_input.reshape((1, look_back, 1))
    y_pred = model.predict(x_input, verbose=0)
    # 将预测结果加入到数据集中
    data = np.vstack((data, y_pred))
    # 对新的数据进行归一化
    scaler.fit(data)
    data = scaler.transform(data)

# 将预测结果转化为原始数据的范围
Y_pred = scaler.inverse_transform(data[-50:])

# 输出预测结果
print(Y_pred)

以上代码实现了基于 LSTM 的滚动预测铁矿石价格，包括数据预处理、特征工程、模型构建、滚动预测等步骤。在循环中不断使用历史数据进行模型训练，并使用最近的3个数据进行预测，将预测结果加入到数据集中，再用新的数据进行归一化，最终输出预测结果。可以根据实际情况进行调整和优化。