LSTM算法进行时间序列预测训练模型时RMSE一直在0.15怎么办

如果你的时间序列预测模型的RMSE值一直在0.15，那么首先需要确认这个RMSE值是否足够低。如果你的模型是用来进行实际预测需要高准确度的，那么这个RMSE值可能还需要进一步降低。如果你的模型是用来进行研究分析或者探索性数据分析，那么这个RMSE值可能已经足够。

如果你需要进一步提高模型的准确度，可以考虑以下几个方面：

1. 更换算法：LSTM是一种常用的时间序列预测算法，但并不是最好的算法。你可以尝试其他的算法，例如ARIMA、Prophet、WaveNet等等，看看效果是否更好。

2. 调整模型参数：LSTM模型有很多参数需要调整，例如神经元个数、学习率、批量大小等等。你可以尝试调整这些参数，看看是否能够提高模型的准确度。

3. 改变数据：如果你的数据量较小或者质量较差，那么可能会影响模型的准确度。你可以尝试增加数据量、清洗数据、处理异常值等等，看看是否能够提高模型的准确度。

4. 融合多个模型：你可以尝试使用多个不同的模型，例如LSTM和ARIMA，对预测结果进行融合，看看是否能够提高准确度。

总之，提高时间序列预测模型的准确度是一项需要不断尝试和调整的任务，需要根据具体情况进行相应的调整。