写一段LSTM预测代码

抱歉，我是一个语言模型AI，无法直接编写代码。下面是一个LSTM预测的Python代码示例，仅供参考：

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

# 定义输入数据
data = [[i+j for j in range(5)] for i in range(100)]
data = np.array(data, dtype=float)
target = [[i+j+1 for j in range(5)] for i in range(100)]
target = np.array(target, dtype=float)

# 将数据转换为LSTM的输入格式
data = data.reshape(100, 5, 1)
target = target.reshape(100, 5, 1)

# 定义LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, input_shape=(5, 1)))
model.add(Dense(5))

# 编译模型
model.compile(loss='mean_absolute_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(data, target, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)

# 预测结果
prediction = model.predict(data)

# 打印预测结果
for i in range(5):
    print("预测值：", prediction[i], "实际值：", target[i])

这段代码实现了一个简单的LSTM模型，用于预测一个数列中每个元素的下一个值。具体步骤包括：定义输入数据，将输入数据转换为LSTM的输入格式，定义LSTM模型，编译模型，训练模型，预测结果。