写长短时间序列LSTM程序
时间: 2023-03-01 10:36:15 浏览: 54
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。
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