请你写一个持续学习处理时间序列的代码

在Python中，我们可以使用深度学习库如TensorFlow或PyTorch结合Keras（对于TensorFlow的一个高级API）来创建一个简单的LSTM（长短时记忆网络）模型，它是一种常用的时间序列分析工具。这里是一个基本的例子：

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

# 假设我们有训练数据X_train和y_train作为时间序列
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=64, return_sequences=True, input_shape=(None, X_train.shape[2])))  # 使用LSTM层，units表示神经元数
model.add(LSTM(units=64))  # 如果不需要返回序列，可以去掉return_sequences=True
model.add(Dense(units=1, activation='linear'))  # 输出层用于预测

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')  # 使用均方误差作为损失函数

# 模型训练
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32)

# 对新的时间序列数据进行预测
predictions = model.predict(X_test)

这是一个基础框架，实际应用中可能需要添加更多的预处理步骤（如归一化、填充缺失值等），并调整超参数以优化性能。此外，你还可以尝试其他类型的循环神经网络（RNNs）、Transformer或者自注意力机制。