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项目简介
本项目借助长短期记忆网络（LSTM）模型，针对中国商品住宅销售额的总量和增长量开展时间序列预测工作。它通过剖析历史数据，捕捉时间序列里的长期依赖关系，进而生成未来销售额的预测结果，适用于政策制定、市场预期分析以及财务规划等场景。
项目的主要特性和功能
- 数据预处理：加载并预处理来自国家统计局的商品住宅销售额数据，涵盖时间序列排序、滞后特征生成等操作。
- LSTM模型构建：运用Keras构建多层LSTM模型，同时结合Dropout层避免过拟合。
- 模型训练与评估：利用训练集对模型进行训练，在测试集上评估模型的预测效果，并将预测结果可视化。
- 未来预测：借助训练好的模型对未来时间点的销售额进行预测，为决策制定提供支持。
安装使用步骤
环境配置
确保已安装以下Python库：
bash
pip install numpy pandas scikit-learn keras matplotlib
下载项目源码
将项目源码下载到本地，并保证数据文件 data.csv 位于项目根目录下。
运行主程序
在终端中运行以下命令，启动模型训练和预测：
bash
python predicate.py
查看结果
程序运行完成后，将生成以下内容：
- 训练好的LSTM模型文件 lstm_model.h5。
- 销售额总量和增长量的预测评估图表。
- 未来时间点的销售额预测结果。
加载模型
若需要加载已训练的模型进行预测，可使用以下代码：
python
from keras.models import load_model
model = load_model('lstm_model.h5')
通过上述步骤，即可快速运行本项目并生成商品住宅销售额的预测结果。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】