LSTM（长短时记忆网络）是处理时间序列数据的强大工具，常用于股票预测、天气分析等场景。以下是一个完整的实践指南：

🛠️ 环境准备

  1. 安装 TensorFlow： 
    pip install tensorflow
  2. 导入必要库： 
    import numpy as np
import pandas as pd
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

📊 数据预处理

  • 加载数据（以股票数据为例）： 
    data = pd.read_csv('/path/to/your/data.csv')
  • 归一化处理： 
    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0,1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data['Close'].values.reshape(-1,1))
  • 构建训练集与测试集： 
    train_data = scaled_data[:int(len(scaled_data)*0.8)]
test_data = scaled_data[int(len(scaled_data)*0.8):]

🧱 构建LSTM模型

model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(x_train.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(units=1))  # 输出层

🚀 训练与预测

  • 编译模型： 
    model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
  • 训练： 
    model.fit(x_train, y_train, epochs=25)
  • 预测： 
    predictions = model.predict(x_test)

📈 结果可视化

LSTM_预测结果

将预测值还原并绘制对比图： 

predicted_prices = scaler.inverse_transform(predictions)
plt.plot(predicted_prices, color='red', label='Predicted Price')
plt.plot(actual_prices, color='blue', label='Actual Price')
plt.legend()

📚 扩展阅读

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