LSTM时序预测在训练完以后如何调用模型预测新的数据

在LSTM时序预测训练完成后，为了应用模型预测新的数据，通常需要按照以下步骤进行：

1. **保存模型与参数**[^1]：

   model.save('lstm_model.h5')  # 假设模型名为'lstm_model'

这会保存整个模型，包括内部权重。

2. **加载模型**：

   from tensorflow.keras.models import load_model
   new_model = load_model('lstm_model.h5')

3. **数据预处理**：
对新数据执行与训练数据相同的预处理步骤，如归一化（如果之前未归一化）。

4. **调整输入格式**：
如果训练时数据被拆分成输入序列和标签，确保新数据也以相同的方式准备。例如，假设输入形状是`(timesteps, features)`：

   new_data = ...  # 新的时间序列数据
   input_sequences = new_data[:, :-1, :]
   labels = new_data[:, -1, :]

5. **预测**：
使用`predict()`函数进行实际预测：

   predictions = new_model.predict(input_sequences)

`predictions`将是原始数据经过模型转换后的预测结果。

6. **解归一化**：
如果之前有保留归一化器（`scale_y`），使用它来恢复预测值到原始范围：

   scaled_predictions = scale_y.inverse_transform(predictions)

注意：确保模型和数据的特征匹配，包括维度和数据类型。