Python实现基于LSTM的时间序列预测算法

Python实现基于LSTM的时间序列预测算法

随着大数据时代的到来，对于时间序列预测算法的需求越来越大。其中，LSTM模型以其优秀的记忆单元和门控机制，可以很好地处理时间序列的长期依赖问题，成为了时间序列领域中非常重要的模型之一。在本文中，我们将使用Python编写代码，实现基于LSTM的时间序列预测算法。

首先，我们需要准备相关的工具和数据集。本文将使用Keras库和sin函数作为我们的例子数据集。代码如下所示：

import math
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import LSTM
from sklearn.preprocessing