d = 0.01 model = Sequential() model.add(LSTM(32, input_shape=(window, feanum), return_sequences=True)) model.add(Dropout(d)) model.add(LSTM(16, input_shape=(window, feanum), return_sequences=False)) model.add(Dropout(d)) model.add(Dense(8,activation='relu')) model.add(Dense(1,activation='relu')) model.compile(loss='mse',optimizer='adam',metrics=['accuracy']) model.fit(X_train, y_train, epochs = 100, batch_size = 16) #训练模型50次

这段代码是一个使用 Keras 搭建 LSTM 神经网络的示例，其中包括了如下步骤：

1. 定义一个 dropout 概率 `d`。

2. 创建一个 `Sequential` 对象，作为整个神经网络的容器。

3. 添加一个 `LSTM` 层，指定该层的输出节点数为 32，输入数据的形状为 `(window, feanum)`，表示每个样本有 `window` 个时间步，每个时间步有 `feanum` 个特征。同时，为了避免过拟合，为该层添加了一个 dropout 层。

4. 添加一个 `LSTM` 层，指定该层的输出节点数为 16，输入数据的形状同上。同样为了避免过拟合，为该层添加了一个 dropout 层。

5. 添加一个全连接层，指定该层的输出节点数为 8，激活函数为 `relu`。

6. 添加一个全连接层，指定该层的输出节点数为 1，激活函数为 `relu`。

7. 编译模型，指定损失函数为均方误差，优化器为 Adam，评估指标为准确率。

8. 训练模型，进行 100 次迭代，每次训练使用 16 个样本进行。

需要注意的是，这段代码中的 `window` 和 `feanum` 分别表示每个样本的时间步数和特征数，需要根据实际数据进行调整。另外，`Dropout` 层的作用是为了在训练过程中随机地让一部分神经元失活，以避免过拟合。