文章目录LSTM时间序列预测数据获取与预处理模型构建训练与测试LSTM时间序列预测对于LSTM神经网络的概念想必大家也是熟练掌握了，所以本文章不涉及对LSTM概念的解读，仅解释如何使用pytorch使用LSTM进行时间序列预测，复原使用代码实现的全流程。数据获取与预处理首先预览一下本次实验使用的数据集，该数据集共有三个特征，将最后一列的压气机出口温度作为标签预测（该数据集是我在git上收集到的）定义一个xls文件读取的函数，其中data.iloc()函数是将dataframe中的数据进行切片，返回数据和标签#文件读取defget_Data(data_path):data=pd.read_exc
