时间序列预测的MSE太高了，怎么降下来？

做一个LSTM时间序列预测，收集50多天的时间序列，预测值基本就是这样的发展情况，几个特征预测，但是MSE,RMSE值太大了，这怎么解决？有没有人也有这种情况，怎么把值降下来？

首先需要对数据进行归一化，然后就是网络的参数可以多调一调，比如说激活函数，网络的层数，每层神经元的个数，一般来讲sigmoid激活函数效果要好一些，实在降不下来就只能换一个模型试试了

大概也就是楼上说的这些