import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense import csv with open('E:\\a科研\\算法实现\\CEEMD算法实现\\上海高频重构.csv') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) float_row = [] for row in reader: float_row.append([float(value) for value in row]) data = np.array(float_row, dtype=float) target = np.array(float_row, dtype=float) # 将 target 数组的维度与 data 数组保持一致 # 数据预处理，将数据变为 (samples, time steps, features) 的形状 data = data.reshape((1, 1, 1945)) # 创建模型 model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(1, 1945))) # 更新 input_shape 的大小 model.add(Dense(1945)) # 更新 Dense 层的大小 model.compile(loss='mean_absolute_error', optimizer='adam') # 训练模型 model.fit(data, target, epochs=1000, verbose=2) # 预测结果 result = model.predict(data, verbose=0) print(result) cannot reshape array of size 1944 into shape (1,1,1945)

在你的代码中，出现了一个错误。根据错误提示 `cannot reshape array of size 1944 into shape (1,1,1945)`，我们可以看到你尝试将 `data` 数组重新形状为 `(1, 1, 1945)`，但是 `data` 数组的大小为 1944，并不能重塑为 `(1, 1, 1945)`。

这个问题可能是由于数据的维度不匹配导致的。在你的代码中，你将 `float_row` 数组用于构建 `data` 和 `target` 数组，而 `float_row` 数组的长度为 1944，而不是 1945。因此，你需要确保你的数据维度正确，并且 `data` 和 `target` 的长度一致。

如果你确定数据的维度应该是 `(1, 1, 1944)`，而不是 `(1, 1, 1945)`，那么你只需要将 `model.add(LSTM(50, input_shape=(1, 1945)))` 这一行代码中的 `input_shape` 参数修改为 `(1, 1944)` 即可。

修复后的代码如下所示：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
import csv

with open('E:\\a科研\\算法实现\\CEEMD算法实现\\上海高频重构.csv') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    float_row = []
    for row in reader:
        float_row.append([float(value) for value in row])

data = np.array(float_row, dtype=float)
target = np.array(float_row, dtype=float)  # 将 target 数组的维度与 data 数组保持一致

# 数据预处理，将数据变为 (samples, time steps, features) 的形状
data = data.reshape((1, 1, 1944))  # 更新为 (1, 1, 1944)

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(1, 1944)))  # 更新 input_shape 的大小为 (1, 1944)
model.add(Dense(1944))  # 更新 Dense 层的大小为 1944
model.compile(loss='mean_absolute_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(data, target, epochs=1000, verbose=2)

# 预测结果
result = model.predict(data, verbose=0)
print(result)

请确保文件路径 `E:\\a科研\\算法实现\\CEEMD算法实现\\上海高频重构.csv` 是正确的，并且文件中的数据按照你的预期进行处理。