独家 | 教你使用简单神经网络和LSTM进行时间序列预测（附代码）

翻译：张玲校对：丁楠雅本文约1500字，建议阅读5分钟。作者基于波动性标准普尔500数据集和Keras深度学习网络框架，利用python代码演示RNN和LSTM RNN的构建过程，便于你快速搭建时间序列的预测模型。图片来源：Pixabay本文的目的是演示人工神经网络（Artificial Neural Network ，ANN）和长短期记忆循环神经网络（Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network ，LSTM RNN）工作过程，使您能够在现实生活中使用它们，并对时间序列数据建立最简单的ANN和LSTM循环神经网络。人工神经网络（Artificial Neural Network ，ANN）https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_network长短期记忆循环神经网络（Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network ，LSTM RNN）https://en.wikipedia.org/wiki/Long_short-term_memory数据CBOE（Chicago Board Option ………………………………