人工智能在计算机网络技术应用分析中可以应用的循环神经网络模型是什么？举一个用python实现的例子

循环神经网络模型中，常用的是LSTM模型。在计算机网络技术应用分析中，LSTM模型可以用于预测网络流量、网络异常检测等方面。以下是一个用Python实现的LSTM模型的例子：

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

# 生成数据
data = np.array([[i+j for j in range(5)] for i in range(100)])
target = np.array([i+5 for i in range(100)])

# 将数据转换为LSTM模型需要的格式
data = np.reshape(data, (data.shape[0], data.shape[1], 1))

# 创建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(5, 1)))
model.add(Dense(1))

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

# 训练模型
model.fit(data, target, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)

# 预测结果
test_data = np.array([[i+j for j in range(5)] for i in range(100, 105)])
test_data = np.reshape(test_data, (test_data.shape[0], test_data.shape[1], 1))
print(model.predict(test_data))

这个例子中，我们使用LSTM模型预测了一个数列中每个数加上5的结果。