写一个用jupyter实现LSTM预测数据的代码，用自己的含四种特征的1000*4的数据集，对数据标准化、归一化，将前700个数据作为训练集，后300个为测试集，要有预测图和评价指标，优化器用两种

好的，我这里给您提供一个基本的代码框架，您可以根据自己的数据集进行调整和修改。

首先，我们需要导入需要的库和模块：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam, RMSprop

然后，我们需要加载自己的数据集，并将其标准化和归一化：

# 导入数据集
data = pd.read_csv('your_data.csv')

# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

# 划分训练集和测试集
train_size = 700
train_data = data_scaled[:train_size, :]
test_data = data_scaled[train_size:, :]

# 划分输入和输出
X_train, y_train = train_data[:, :-1], train_data[:, -1]
X_test, y_test = test_data[:, :-1], test_data[:, -1]

# 将输入转换为3D张量
X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], 1, X_train.shape[1]))
X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], 1, X_test.shape[1]))

接下来，我们可以定义模型并进行训练：

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(1, 3)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001), loss='mse')

# 训练模型
history1 = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=16, verbose=2)

# 定义另一个优化器RMSprop
model2 = Sequential()
model2.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(1, 3)))
model2.add(Dense(1))
model2.compile(optimizer=RMSprop(lr=0.001), loss='mse')

# 训练模型
history2 = model2.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=16, verbose=2)

最后，我们可以使用训练好的模型进行预测，并输出评价指标和预测图：

# 使用模型进行预测
y_pred1 = model.predict(X_test)
y_pred2 = model2.predict(X_test)

# 反向转换预测值和真实值
y_pred1 = scaler.inverse_transform(y_pred1)
y_pred2 = scaler.inverse_transform(y_pred2)
y_test = scaler.inverse_transform([y_test])

# 输出评价指标
rmse1 = np.sqrt(np.mean(((y_pred1 - y_test) ** 2)))
rmse2 = np.sqrt(np.mean(((y_pred2 - y_test) ** 2)))
print(f'RMSE1: {rmse1}, RMSE2: {rmse2}')

# 绘制预测图
plt.plot(y_test.flatten(), label='True')
plt.plot(y_pred1.flatten(), label='Adam')
plt.plot(y_pred2.flatten(), label='RMSprop')
plt.legend()
plt.show()

这是一个基本的代码框架，您可以根据自己的数据集进行调整和修改。