代码干货 | 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测

本文来源于阿里云-云栖社区，原文点击这里。后端 适合多输入变量的神经网络模型一直让开发人员很头痛，但基于（LSTM）的循环神经网络可以几乎能够完美的解决多个输入变量的问题。网络 基于（LSTM）的循环神经网络能够很好的利用在时间序列预测上，由于不少古典的线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。机器学习 在本教程中，你会看到如何在Keras深度学习库中开发多变量时间序列预测的LSTM模型。学习 读完

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