如何优雅的使用LSTM、Keras实现时间序列预测任务，准确率65.36%

2020-08-17

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 46.84 。

12:59:50

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 35.55 。

12:53:07

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 22.61 。

12:48:38

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 30.69 。

12:39:13

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 3 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 3.61 。

12:32:11

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 17.88 。

12:30:13

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 38.26 。

12:26:18

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 28.26 。

12:18:10

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 0 。

12:13:51

2020-08-14

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 50 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 2.05 。

17:19:57

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 58.44 。

16:27:04

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 31.76 。

15:24:57

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 11.13 。

14:15:07

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 2.04 。

14:11:22

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 0 。

13:51:06

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 60.68 。

13:46:03

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 30 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 25.05 。

11:31:10

Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 30 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 56.29 。

11:08:42

2020-08-13

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 16.7 。

16:37:33

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 0 。

16:12:25

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 3.44 。

16:09:40

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 63.84 。

16:07:19

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 13.91 。

16:04:51

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 10.11 。

13:35:38

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 63.49 。

11:14:53

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 34 。

10:56:20

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 53.44 。

09:50:59

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 5.98 。

09:41:52

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 41.54 。

09:25:01

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 65.65 。

09:20:13

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 0 。

09:09:23

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 45.58 。

08:58:52

2020-08-12

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 29.16 。

11:02:45

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 22.58 。

10:51:19

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 25.72 。

10:39:40

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 17.13 。

10:31:37

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 5.74 。

10:25:10

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 0 。

09:45:19

2020-08-11

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 9.57 。

14:32:37

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 21.1 。

14:30:32

2020-08-10

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 4.6 。

17:31:02

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 3.74 。

16:23:45

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 24.95 。

16:21:28

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 23.2 。

16:19:04

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 0 。

16:16:58

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 0 。

16:12:10

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 0 。

16:08:40

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 0 。

16:00:19

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 25 。

15:57:07

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 0 。

15:52:52

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 40.59 。

15:46:26

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 0 。

15:35:00

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 0 。

15:21:03

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 25.01 。

15:16:55

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 42.18 。

15:14:40

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 0 。

14:49:21

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 0 。

13:08:33

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 0 。

13:06:15

2020-08-09

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 62.44 。

19:06:13

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 0 。

19:03:38

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 0 。

19:01:09

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 43.5 。

18:58:26

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 17.23 。

18:35:01

2020-08-03

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 23.44 。

16:18:01

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 58.15 。

14:17:33

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 5.93 。

14:02:49

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 56.68 。

11:33:18

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 47.8 。

11:30:31

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 55.63 。

09:25:50

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 9.07 。

09:24:07

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 43.29 。

09:17:54

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 0 。

09:15:12

2020-08-02

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 59.97 。

15:06:05

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 48.3 。

14:42:11

2020-07-31

Batch Size 数据为 1000 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 36.82 。

11:51:05

Batch Size 数据为 1000 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 53.37 。

11:44:59

Batch Size 数据为 1000 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 59.29 。

11:40:09

Batch Size 数据为 1000 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 0 。

11:37:08

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 19.78 。

11:34:07

Batch Size 数据为 1000 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 6.43 。

10:48:29

Batch Size 数据为 1000 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 3.24 。

10:43:19

Batch Size 数据为 200 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 14.63 。

10:41:01

Batch Size 数据为 63 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 28.02 。

10:38:46

Batch Size 数据为 63 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 30.68 。

10:35:27

Batch Size 数据为 63 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 48.5 。

10:27:40

Batch Size 数据为 63 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 55.56 。

10:19:18

2020-07-30

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 57.72 。

16:23:07

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 65.36 。

16:20:32

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 15 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 10.9 。

16:17:38

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 64 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 46.95 。

16:12:26

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 13.24 。

16:08:32

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 3.94 。

16:05:35

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 65.33 。

16:03:00

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 65.3 。

15:57:11

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 26.55 。

15:53:43

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 41.97 。

15:09:05

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 62.57 。

15:05:46

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 30 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 57.28 。

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2020-07-28

Batch Size 数据为 300 ，Epoch循环次数为 32 次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 65.01 。

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