LSTM 多维时间序列 python

LSTM（长短期记忆网络）是一种递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的变体，特别适合处理多维时间序列数据。在Python中，你可以使用深度学习库如TensorFlow或Keras来构建LSTM模型。

例如，在Keras中，创建一个简单的LSTM模型的基本步骤如下：

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

# 创建一个顺序模型
model = Sequential()

# 添加一个LSTM层，输入维度通常是前一时刻的特征数，输出维度可以自定义
model.add(LSTM(units=64, input_shape=(timesteps, input_dim)))

# 添加一个全连接层用于输出预测
model.add(Dense(units=output_dim))

# 编译模型，指定损失函数、优化器和评估指标
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 使用训练数据拟合模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size)

在这个例子中，`timesteps`代表时间步长，`input_dim`是每个时间步的特征数，`output_dim`是需要预测的目标变量的数量。