lstm进行时序预测代码

我可以回答这个问题。LSTM是一种循环神经网络，可以用于时序预测。以下是一个LSTM进行时序预测的代码示例：

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

# 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, 100, 1))
target = np.reshape(target, (1, 100, 1))

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(100, 1), return_sequences=True))
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
result = model.predict(data)

print(result)

这个代码示例使用LSTM模型对一个长度为100的时间序列进行预测，输出结果是一个长度为100的时间序列。