给我一个神经网络LSTM算法的python程序demo

以下是一个简单的LSTM神经网络的Python程序示例：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM

# 创建模拟数据
data = np.array([[i for i in range(100)]])
target = np.array([[i for i in range(1, 101)]])

# 调整数据形状
data = np.reshape(data, (data.shape[1], 1, 1))
target = np.reshape(target, (target.shape[1], 1))

# 创建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(1, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_absolute_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(data, target, epochs=1000, batch_size=1, verbose=2)

# 预测结果
predict = model.predict(data, batch_size=1)
print(predict)

这个程序使用Keras库中的Sequential模型来创建LSTM神经网络。该模型包含一个LSTM层和一个密集层。训练数据和目标数据都是一维数组，需要通过reshape函数调整为LSTM模型需要的三维形状。训练模型时使用mean_absolute_error作为损失函数，使用adam优化器进行优化。最后使用训练好的模型预测结果