时间序列预测是数据分析领域的重要课题之一，广泛应用于股票市场预测、销售数据分析、天气预报等领域。随着深度学习技术的发展，LSTM（长短期记忆网络）作为一种特殊的循环神经网络（RNN），在处理时间序列数据方面表现出色。本文将深入探讨时间序列数据的处理方法、LSTM的原理，并通过股票价格和销量预测的实战案例，详细讲解如何用LSTM实现时间序列预测。
一、时间序列数据处理
1.1 什么是时间序列数据
时间序列数据是指按照时间顺序排列的一组数据点。例如，股票价格每天的变化、每月的销售数据、每小时的气温记录等都属于时间序列数据。时间序列数据通常具有以下特点：
- 时间依赖性：数据点之间存在时间上的依赖关系，后续数据点往往受到前面数据点的影响。
- 趋势性：数据可能呈现长期的上升或下降趋势。
- 季节性：数据可能呈现周期性变化，例如每天、每周或每年的规律性波动。
- 随机性：数据中可能包含随机噪声或异