如何根据现有数据通过LSTM计算出未来的数据

根据现有数据通过LSTM计算出未来的数据，需要进行时间序列预测。时间序列预测是指利用历史数据中的模式和趋势，对未来的数据进行预测。下面是一个基本的LSTM时间序列预测的步骤：

1. 数据预处理：将时间序列数据进行标准化，消除数据之间的差异，使得数据具有相似的尺度。

2. 数据集划分：将时间序列数据分为训练集和测试集，通常使用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。

3. 特征工程：将时间序列数据转换为适合LSTM模型的输入格式，一般是将时间序列数据转换为以时间步长为特征的输入矩阵。

4. 定义模型：使用Keras等深度学习框架定义LSTM模型的结构，包括LSTM层、全连接层等，同时定义损失函数和优化器。

5. 模型训练：使用训练集对LSTM模型进行训练，求解模型参数。

6. 模型预测：使用训练好的LSTM模型对测试集进行预测，得到未来的数据。

7. 模型评估：对预测结果进行评估，通常使用均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等指标进行评估，以评估模型预测的准确性。

需要注意的是，LSTM模型在预测未来数据时，存在预测误差和不确定性，因此需要综合考虑多个预测结果和不同的模型，以得到更可靠和准确的预测结果。