我是靠谱客的博主 风趣枫叶，这篇文章主要介绍Keras 实现 LSTM时间序列预测1 项目简单介绍2 导入库并读取查看数据3 数据预处理4 建立模型并训练5 模型预测并可视化https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9411597.html，现在分享给大家，希望可以做个参考。
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本文将介绍如何用 keras 深度学习的框架搭建 LSTM 模型对时间序列做预测。
1 项目简单介绍
1.1 背景介绍
本项目的目标是建立内部与外部特征结合的多时序协同预测系统。数据集采用来自业界多组相关时间序列（约40组）与外部特征时间序列（约5组）。课题通过进行数据探索，特征工程，传统时序模型探索，机器学习模型探索，深度学习模型探索（RNN，LSTM等），算法结合，结果分析等步骤来学习时序预测问题的分析方法与实战流程。
1.2 数据集说明
** 训练数据有8列：**
- 日期 - 年: int
2 导入库并读取查看数据
3 数据预处理
3.1 时间序列数据转化为监督问题数据
3.2 数据集划分及规整
4 建立模型并训练
5 模型预测并可视化
蓝色曲线为真实输出
绿色曲线为训练数据的预测输出
黄色曲线为验证数据集的预测输出
红色曲线为测试数据的预测输出(能看出来模型预测效果还是比较好的)
https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9411597.html
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最后
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