写一个可以直接带入时间序列数据的神经网络降噪python算法

您可以使用递归神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）来解决时间序列数据的降噪问题。

这里是一个使用Keras框架的简单例子：

from keras.layers import LSTM, Dense
from keras.models import Sequential

model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(timesteps, input_dim)))
model.add(Dense(output_dim, activation='linear'))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(X_train, Y_train, epochs=10, batch_size=64)

其中，timesteps是每个样本中时间步数的数量，input_dim是每个时间步的输入维数，output_dim是输出维数。

可以根据数据特点调整网络结构和超参数，以获得更好的性能。