对x、y坐标的的时间序列应用lstm代码

好的，以下是一个简单的LSTM代码示例，用于预测x、y坐标的时间序列：

首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

然后，我们需要加载我们的数据集。假设我们的数据集是一个CSV文件，其中包含x和y坐标的时间序列数据。

data = pd.read_csv('data.csv')
data = data[['x', 'y']].values.astype('float32')

接下来，我们需要进行数据预处理。我们将数据缩放到0到1之间，这有助于LSTM模型更好地学习。我们还需要将数据集划分为训练集和测试集。

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
data = scaler.fit_transform(data)

train_size = int(len(data) * 0.8)
test_size = len(data) - train_size
train_data, test_data = data[0:train_size,:], data[train_size:len(data),:]

接下来，我们需要创建我们的训练数据集和测试数据集。对于每个时间步长，我们将使用前10个时间步长的数据来预测下一个时间步长的数据。

def create_dataset(dataset, look_back=10):
    X, Y = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back-1):
        a = dataset[i:(i+look_back), :]
        X.append(a)
        Y.append(dataset[i + look_back, :])
    return np.array(X), np.array(Y)

look_back = 10
trainX, trainY = create_dataset(train_data, look_back)
testX, testY = create_dataset(test_data, look_back)

现在，我们可以创建我们的LSTM模型。我们使用一个具有100个LSTM单元的单层LSTM模型。输出层是一个具有2个神经元（x和y坐标）的密集层。

model = Sequential()
model.add(LSTM(100, input_shape=(look_back, 2)))
model.add(Dense(2))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

我们现在可以训练我们的LSTM模型。我们将使用50个epoch和一个批量大小为64的批量大小。

model.fit(trainX, trainY, epochs=50, batch_size=64, verbose=2)

最后，我们可以使用模型来进行预测。我们将使用测试数据集来生成预测。

testPredict = model.predict(testX)
testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict)
testY = scaler.inverse_transform(testY)

这就是一个简单的LSTM代码示例，用于预测x、y坐标的时间序列。请注意，这只是一个基本示例，您可能需要根据您的具体需求进行修改和调整。