lstm回归模型预测飞机乘客

你好！对于使用LSTM回归模型来预测飞机乘客量的问题，你可以将历史乘客数量作为输入序列，然后使用LSTM模型来预测未来的乘客数量。下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用Keras库来构建和训练LSTM回归模型：

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

# 定义数据集
data = [10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28]  # 假设这是历史乘客数量数据

# 准备训练数据和目标值
X = []
y = []
for i in range(len(data)-3):
    X.append(data[i:i+3])
    y.append(data[i+3])
X = np.array(X)
y = np.array(y)

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, input_shape=(3, 1)))  # 输入形状为(时间步长, 特征数)
model.add(Dense(1))

# 编译和训练模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(X.reshape((X.shape[0], X.shape[1], 1)), y, epochs=100, batch_size=1)

# 预测未来的乘客数量
future_data = np.array([26, 28, 30])  # 假设这是未来三个时间步长的历史数据
predicted_data = model.predict(future_data.reshape((1, 3, 1)))
print(predicted_data)

这是一个简单的例子，你可以根据你的实际数据和需求进行相应的调整。希望对你有所帮助！如果有任何问题，请随时提问。