lstm预测未来多天数据代码

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种递归神经网络结构，常用于序列数据的建模和预测，比如时间序列预测。以下是使用Python库如Keras构建一个简单LSTM模型进行未来多天数据预测的基本步骤：

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

# 假设我们有训练数据 X_train (形状如 (samples, timesteps, features)) 和对应的标签 y_train
X_train = ... # 输入的时间序列数据
y_train = ... # 目标值

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=64, input_shape=(timesteps, features))) # LSTM层，units决定了隐藏状态单元的数量
model.add(Dense(units=num_days_to_predict, activation='linear')) # 输出层，num_days_to_predict是你想要预测的天数

# 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=100, batch_size=32)

# 对于预测，我们需要先将新的输入数据reshape以便模型接受
def preprocess_new_data(new_data):
    return new_data.reshape(1, -1, features)

# 预测未来多天数据
future_days = ... # 新的数据点
predicted_future = model.predict(preprocess_new_data(future_days))