在Keras中建模時間序列數據可以通過構建循環神經網絡（RNN）或長短時記憶網絡（LSTM）來實現。以下是一個簡單的示例，演示如何在Keras中建模時間序列數據：

1. 導入必要的庫：

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

2. 準備時間序列數據：

# 生成示例時間序列數據
data = np.random.randn(1000)

3. 創建輸入和輸出序列：

# 將時間序列數據轉換為輸入和輸出序列
def create_dataset(data, time_steps):
    X, y = [], []
    for i in range(len(data) - time_steps):
        X.append(data[i:i + time_steps])
        y.append(data[i + time_steps])
    return np.array(X), np.array(y)

time_steps = 10
X, y = create_dataset(data, time_steps)

4. 將數據劃分為訓練集和測試集：

# 劃分數據集
split = int(0.8 * len(data))
X_train, X_test, y_train, y_test = X[:split], X[split:], y[:split], y[split:]

5. 構建LSTM模型：

# 定義LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(time_steps, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

6. 訓練模型并進行預測：

# 訓練模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32)

# 預測
predictions = model.predict(X_test)

通過以上步驟，您可以使用Keras對時間序列數據進行建模，并進行預測。您可以根據實際情況調整模型的結構和參數以獲得更好的預測結果。