作为一个时间序列预测问题的初学者，您是否可以给我一个关于LSTM用于时间序列预测的代码示例，以Python和TensorFlow实现？请以markdown形式输出。
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```markdown
# LSTM用于时间序列预测的代码示例

以下是一个使用Python和TensorFlow实现LSTM进行时间序列预测的简单示例代码：

```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例数据
def generate_time_series(batch_size, n_steps):
    freq1, freq2, offsets1, offsets2 = np.random.rand(4, batch_size, 1)
    time = np.linspace(0, 1, n_steps)
    series = 0.5 * np.sin((time - offsets1) * (freq1 * 10 + 10))  #   sin(time + 0.1)
    series += 0.2 * np.sin((time - offsets2) * (freq2 * 20 + 20)) # + sin(time + 0.2)
    series += 0.1 * (np.random.rand(batch_size, n_steps) - 0.5)   # + noise
    return series[..., np.newaxis].astype(np.float32)

# 数据准备
n_steps = 50
series = generate_time_series(10000, n_steps + 1)
X_train, y_train = series[:7000, :n_steps], series[:7000, -1]
X_valid, y_valid = series[7000:9000, :n_steps], series[7000:9000, -1]
X_test, y_test = series[9000:, :n_steps], series[9000:, -1]

# 构建LSTM模型
model = Sequential([
    LSTM(20, return_sequences=True, input_shape=[None, 1]),
    LSTM(20),
    Dense(1)
])

model.compile(loss="mse", optimizer="adam")

# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=20, validation_data=(X_valid, y_valid))

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 可视化结果
plt.plot(y_test, label='True')
plt.plot(y_pred, label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()
```

## 代码说明

1. **数据生成**: 使用`generate_time_series`函数生成一个简单的正弦波时间序列数据。
2. **数据准备**: 将数据集分为训练集、验证集和测试集。
3. **模型构建**: 使用`Sequential`模型构建一个包含两个LSTM层和一个全连接层的模型。
4. **模型训练**: 使用训练数据训练模型，并使用验证数据进行验证。
5. **模型预测**: 使用测试数据进行预测，并将结果可视化。

## 依赖库

- `numpy`
- `tensorflow`
- `matplotlib`

## 运行环境

- Python 3.6+
- TensorFlow 2.0+
```

```
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