lstm时序预测模型训练完之后，如何调用该模型预测新数据，请写出具体代码，

使用LSTM进行时序预测模型训练完成后，要调用模型预测新数据，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库和模块

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import load_model

2. 加载训练好的模型

假设你已经训练好了一个名为`model.h5`的模型，可以使用以下代码加载它：

model = load_model('model.h5')

3. 对新数据进行预处理

对于新的预测数据，需要将其转换为适合模型输入的形式。通常需要将数据归一化到一定的范围，可以使用MinMaxScaler进行归一化处理。此外，还需要将数据转换为模型所需的格式，例如将时间序列数据转换为适当的时间序列形式。

# 加载新数据并进行预处理
new_data = pd.read_csv('new_data.csv')  # 假设数据已经以CSV格式存储
scaler = MinMaxScaler()
new_data = scaler.fit_transform(new_data)  # 进行归一化处理
new_data = new_data.reshape(-1, 1)  # 将数据转换为模型所需的格式

4. 使用模型进行预测

使用训练好的模型对新的数据进行预测，可以使用以下代码：

# 进行预测并返回预测结果
predictions = model.predict(new_data)

这样就可以得到模型的预测结果了。需要注意的是，如果模型的输出是多个时间步的预测结果，你可能需要将它们组合成一个序列形式的数据。具体实现方式取决于模型的输出结构。

以上就是使用LSTM模型进行时序预测并调用模型进行预测的具体步骤和代码示例。你可以根据自己的实际情况进行调整和优化。