上下文：
假设我有一个长度为100的序列，训练时为70，测试时为30，没有改组。我将训练集用于创建/拟合模型，如下所示：model = fit_lstm(train_scaled, batch_size,nb_epochs, nb_neurons)
并进行测试：
forecast = model.predict(test_reshaped, batch_size=batch_size)
问题：
现在，我将最终模型保存并加载到其他位置，我想使用以下方法预测（未来的预测）结果：
prediction = model.predict(X, btach_size=batch_size)
但是，我不知道该如何将模型作为X？ X是否应在长度，变换（缩放，微分）等方面类似于训练集或测试集？该模型将来可以走多远？