LSTM模型预测碳价波动代码

LSTM（长短期记忆网络）是一种递归神经网络，常用于时间序列数据的预测，包括股票价格、能源价格等。以下是使用Python和Keras库实现LSTM模型预测碳价波动的基本步骤：

# 导入必要的库
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM

# 假设我们有碳价历史数据（例如碳排放交易市场的历史价格数据）
data = load_carbon_data()  # 负责加载并预处理数据

# 数据分割为训练集和测试集
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2)

# 将数据转化为适合LSTM的形式（通常需要归一化）
train_data = prepare_sequence(train_data)
test_data = prepare_sequence(test_data)

# 定义LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit(train_data, y_train, epochs=100, batch_size=32)

# 预测
predictions = model.predict(test_data)

# 可能会做一些评估，比如计算RMSE（均方根误差）
rmse = calculate_rmse(predictions, test_data)