关于LSTM的时间序列预测分析，涵盖数据清洗、特征提取、模型构建及预测结果，并附带Python代码、文档和数据集

简介：
本项目深入探讨了利用长短期记忆网络（LSTM）进行时间序列预测的方法，包括详尽的数据预处理步骤、关键的特征选择过程以及精确的模型搭建与评估。提供全面的Python实现代码、详细的使用说明文档及原始数据集下载链接，旨在为研究者和实践者提供一个完整的学习资源包。 基于LSTM的时间序列预测研究涵盖了数据清洗、特征提取、模型构建及预测等内容，并附带源代码与文档说明以及所需的数据集。 该项目的源码是我个人毕业设计的一部分，所有上传的资源在确保功能正常并经过测试后才发布。答辩评审时平均分高达96分，因此您可以放心下载和使用这些资料。 项目介绍： 1. 所有发布的代码均已在本地环境中成功运行并通过了各项验证，请您安心下载。 2. 本研究适合计算机相关专业的学生、教师或企业员工进行学习参考，无论是初学者还是有一定基础的人群都适用。此外，它也适用于毕业设计、课程作业及项目初期演示等用途。 3. 对于具备一定编程能力的用户来说，在现有代码基础上进一步改进以实现额外功能是完全可能的，并且可以将其应用到自己的毕设或课设中。 下载后，请先阅读README.md文件（如果有的话），仅供学习参考之用，严禁用于商业目的。