写长短时间序列LSTM程序

长短时间序列（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络，用于处理时间序列数据。

下面是一个使用Keras实现LSTM的简单代码示例：

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

# 生成训练数据
data = np.array([[i] for i in range(50)])
target = np.array([[i + 1] for i in range(50)])

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=10, input_shape=(1, 1)))
model.add(Dense(units=1))

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

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

# 预测
prediction = model.predict(np.array([[[60]]]))
print(prediction)

这是一个简单的例子，可以帮助您快速了解如何使用Keras构建LSTM。您可以根据需要对模型进行更改和优化。