LSTM模型进行预测，使用Python编程语言。

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简介：
LSTM时间序列预测 Python 代码——使用 pandas、numpy、matplotlib 和 tensorflow 库实现。首先，重置 tensorflow 的默认图，以便于实验的隔离。接下来，导入数据模块，读取 Excel 文件中的数据。数据被转换为 NumPy 数组格式。随后，定义了一些关键常量，包括 RNN 层单元数 (rnn_unit)、数据输入维度 (input_size) 和输出维度 (output_size)，以及学习率 (lr)。为了便于训练过程，定义了一个用于获取训练数据集的函数 `get_train_data`。该函数接受批次大小 (batch_size)、时间步长 (time_step) 和训练起始/结束索引作为参数。它从数据集中提取前 5800 个样本作为训练集，并对这些样本进行标准化处理，具体方法是减去均值并除以标准差。最后，创建了用于存储训练数据的列表 `train_x` 和 `train_y`，用于后续的循环迭代和模型训练。

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Python利用LSTM模型进行双色球预测的源代码

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使用PyTorch进行LSTM预测入门实践

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