概述
本文将重点介绍如何使用LSTM神经网络架构，使用Keras和Tensorflow提供时间序列预测，特别是在股票市场数据集上，以提供股票价格的动量指标。
这个框架的代码可以在下面的GitHub repo中找到（它假设python版本3.5.x和requirements.txt文件中的需求版本。偏离这些版本可能会导致错误）：https://github.com/jaungiers/LSTM-Neural-Network-for-Time-Series-Prediction
什么是LSTM神经元？
最后
以上就是轻松飞鸟为你收集整理的案例剖析：利用LSTM深层神经网络进行时间序列预测的全部内容，希望文章能够帮你解决案例剖析：利用LSTM深层神经网络进行时间序列预测所遇到的程序开发问题。
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