本文将介绍如何使用 Keras 构建 LSTM 模型进行股票预测。LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络，非常适合处理时间序列数据。

模型概述

LSTM 模型通过引入门控机制，能够有效地学习长期依赖关系，从而在股票预测任务中表现出色。

模型结构

  1. 输入层：将股票的历史价格作为输入。
  2. LSTM 层：包含多个 LSTM 单元，用于提取时间序列特征。
  3. 输出层：使用全连接层进行预测。

实践案例

以下是一个简单的 LSTM 股票预测模型的代码示例：

# 代码示例省略

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LSTM 图解