神经网络LSTM时间预测
简介
本仓库提供了一个详细的LSTM（长短期记忆）神经网络代码示例，用于时间序列预测。LSTM是循环神经网络（RNN）的一种变体，特别适用于处理和预测时间序列数据。与传统的神经网络不同，LSTM能够捕捉时间序列中的长期依赖关系，因此在处理时间序列问题时表现出色。
内容
- 代码文件: 包含完整的LSTM模型构建、训练和预测的Python代码。
- 数据文件: 附带用于训练和测试LSTM模型的数据集。
代码说明
代码文件详细展示了如何构建一个LSTM模型，包括数据预处理、模型定义、训练过程以及预测结果的输出。以下是代码的主要步骤：
- 数据预处理: 对时间序列数据进行归一化处理，划分训练集和测试集。
- 模型构建: 定义LSTM模型的结构，包括输入层、LSTM层、输出层等。
- 模型训练: 使用训练数据对LSTM模型进行训练，并监控训练过程中的损失值。
- 模型预测: 使用训练好的模型对测试数据进行预测，并输出预测结果。
数据说明
数据文件包含用于训练和测试LSTM模型的时间序列数据。数据已经过预处理，可以直接用于模型训练和测试。
使用方法
- 克隆仓库: 使用以下命令克隆本仓库到本地：
git clone https://github.com/your-repo-url.git - 安装依赖: 确保你已经安装了所需的Python库，如TensorFlow、Keras等。
- 运行代码: 打开代码文件，按照注释说明运行代码，进行模型训练和预测。
贡献
欢迎任何形式的贡献，包括但不限于代码优化、数据集扩展、文档改进等。请提交Pull Request或Issue，我们会及时处理。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。
联系我们
如有任何问题或建议，请通过以下方式联系我们：
- 邮箱: your-email@example.com
- GitHub Issue: 提交Issue
感谢您的关注和支持！