LSTM负荷预测val_loss曲线有个突起是为什么呀！

LSTM负荷预测问题，单输入，数据集753*1，如下

模型如下：

model = Sequential()  
model.add(Dropout(0.2,input_shape=(n_in, n_features)))   #为输入层添加一个dropout层
model.add(LSTM(8, activation='relu', return_sequences=True))
model.add(LSTM(8,return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(LSTM(8,return_sequences=False))
model.add(Dense(n_out))
model.compile(optimizer='adam', loss='mae')
history=model.fit(x_train, y_train, epochs=100, batch_size=64, verbose=1,  validation_data=(x_val, y_val))
plt.plot(history.history['loss'],label='train')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='test')
plt.legend()
plt.show()

问题是val_loss函数有问题，会先增大再下降后稳定，不知道是什么问题引起的，导致模型精度也不好，如下

模型超参数都调过了，也加了dropout减小过拟合，但还是不行
想求大家帮忙看看到底是什么问题，如何解决？学生一枚，求指教

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