keras_LSTM

引提到，在进行时序预测时，LSTM在处理时序预测方面具有更出色的性能。LSTM是一种循环神经网络（RNN）结构，通过使用长短期记忆单元（LSTM）来处理时间序列数据。LSTM能够学习并记忆长期依赖性，相比于传统的RNN结构，能够更好地捕捉时间序列中的模式和趋势。

在引用中，你可以了解到LSTM层和GRU层的工作原理。LSTM层和GRU层都是常用的循环神经网络层，用于处理时序数据。LSTM层通过使用门控单元来控制信息的流动和遗忘，而GRU层则通过使用更新门和重置门来实现。这些门控机制使得LSTM和GRU能够更好地捕捉和记忆长期依赖性。

引用提到，你可以通过使用Keras深度学习库来构建LSTM模型来处理多变量的时间序列预测问题。Jason Brownlee的《Multivariate Time Series Forecasting with LSTMs in Keras》一文提供了关于如何使用Keras构建LSTM模型的详细指导。