在Keras中處理時間序列預測任務通常涉及到使用循環神經網絡（RNN）或卷積神經網絡（CNN）來構建模型。下面是一個簡單的使用RNN來處理時間序列預測任務的示例代碼：

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

# 生成示例時間序列數據
data = np.random.randn(1000, 1)
target = np.sin(np.arange(1000) * 0.1)

# 將數據轉換為時間序列形式
def create_sequences(data, target, time_steps):
    X, y = [], []
    for i in range(len(data) - time_steps):
        X.append(data[i:i + time_steps])
        y.append(target[i + time_steps])
    return np.array(X), np.array(y)

time_steps = 10
X, y = create_sequences(data, target, time_steps)

# 構建RNN模型
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(units=32, input_shape=(time_steps, 1)))
model.add(Dense(1))

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

# 訓練模型
model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=32)

# 進行預測
predicted = model.predict(X)

在這個示例中，我們首先生成了示例時間序列數據，然后將數據轉換為時間序列形式。接著，我們構建了一個簡單的RNN模型，包括一個SimpleRNN層和一個全連接層。最后，我們使用生成的數據訓練模型，并進行預測。

除了RNN，你也可以嘗試使用CNN或其他類型的神經網絡來處理時間序列預測任務。在實際應用中，你可能需要根據具體的數據和任務需求來選擇合適的模型和調參方法。