用python语言编写一个LSTM预测程序

好的，我可以为您提供一个简单的LSTM预测程序的代码示例：

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

# 生成数据
data = np.array([[i for i in range(100)]])
target = np.array([[i for i in range(1, 101)]])

# 数据预处理
data = np.reshape(data, (1, 1, 100))
target = np.reshape(target, (1, 1, 100))

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(1, 100)))
model.add(Dense(100))

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

# 训练模型
model.fit(data, target, epochs=1000, batch_size=1, verbose=2)

# 预测结果
result = model.predict(data)

# 输出结果
print(result)

这个程序使用Keras库实现了一个简单的LSTM模型，用于预测一个长度为100的序列。您可以根据自己的需求修改代码，例如更改输入数据的形状、调整模型的层数和神经元数量等。