LSTM时间序列预测实现

时间序列预测是一种重要的机器学习任务，它涉及根据过去的数据来预测未来的趋势和模式。长短期记忆（Long Short-Term Memory，简称LSTM）是一种常用的递归神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）模型，被广泛应用于时间序列预测任务中。本文将详细介绍如何使用LSTM模型实现时间序列预测，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备数据集。时间序列数据是按照时间顺序排列的数据集，每个时间点上有一个与之对应的数值。在这个示例中，我们将使用一个简单的时间序列数据集，其中包含每月的销售额数据。数据集的格式如下：

时间     销售额
Jan-01   100
Feb-01   120
Mar-01   115
...

接下来，我们将使用Python编程语言和Keras库来实现LSTM模型。首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
from tensorflow.keras