我是深度学习领域的新手，我正在尝试对时间序列数据进行预测。我将原始数据更改为长度等于回溯长度的序列（根据需要），并希望对下一个值进行预测。例如，这就是我的数据（回头看= 3）：
X Y
[1,2,3] 4
[2,3,4] 5
[3,4,5] 6
......等等。
要训练具有第一个序列[1,2,3]的lstm模型，我正在这样做：
model.fit(X, Y)
要获取下一个值Y的输出，我正在做：
model.predict(Y)
为此，我收到了lstm期望具有3个维度的错误，我理解这是因为Y与X的形状不同，而lstm期望它是相同的。
在一次训练一个序列时，如何获得下一步的预测？任何建议，将不胜感激。