基于LSTM模型的时间序列预测（车厢重量预测），Python中Keras库实现LSTM，实现预测未来未知数据,包括参数详解、模型搭建，预测数据

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
import numpy as np
 
# 假设有一组已知的车厢重量数据
train_data = np.array([[x] for x in [8.89, 8.10, 8.29, 8.10, 8.29, 8.10, 8.39, 8.39, 8.20, 8.40]])
train_labels = np.array([[x] for x in [8.50, 8.50, 8.40, 8.40, 8.40, 8.40, 8.50, 8.50, 8.40, 8.40]])
 
# 创建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(train_data.shape[1], train_data.shape[2])))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
 
# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)
 
# 预测未来数据
# 假设我们有一个新的车厢重量序列
new_data = np.array([[x] for x in [8.50, 8.50, 8.40, 8.40, 8.40, 8.40, 8.50, 8.50, 8.40, 8.40]])
predictions = model.predict(new_data)
 
# 展示预测结果
for i in range(len(predictions)):
    print(f"Predicted weight for sequence {i}: {predictions[i][0]}")

这段代码使用Keras库构建了一个简单的LSTM模型，用于车厢重量的时间序列预测。它首先定义了训练数据和标签，然后初始化了一个LSTM模型，并用数据训练了模型。最后，它使用模型对新的数据序列进行了预测。这个过程展示了如何使用Keras库和LSTM网络进行简单的时间序列预测。