利用LSTM模型在Python中进行时间序列预测分析。

简介：
时间序列模型的时间序列预测分析，指的是通过对过去一段时间内某事件发生时间的特征进行利用，从而来预测未来一段时间内该事件的特征。 这种预测建模问题相对而言较为复杂，与回归分析模型的预测方法有所不同。时间序列模型的核心在于它依赖于事件发生的先后顺序，即使数值大小相同，改变其输入顺序也会导致模型产生不同的结果。 比如，可以根据过去两年某只股票每日股价的数据来推测之后一周的股价变化；或者根据过去两年某家店铺每周消费人数来预测下周来店消费的人数等。 递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是RNN和LSTM模型中最常用、也最具强大性的工具。与普通神经网络不同，RNN具有每个计算结果之间相互关联的特点，这使得它能够更好地捕捉时间序列数据中的依赖关系。