在TensorFlow中，我們可以使用LSTM（長短期記憶網絡）或GRU（門控循環單元）等循環神經網絡模型來進行時間序列預測。以下是一個簡單的示例代碼，用于使用LSTM模型預測未來的時間序列值：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# 生成示例數據
def generate_data(n):
    x = np.arange(0, n)
    y = np.sin(x) + np.random.normal(0, 0.1, n)
    return x, y

# 準備數據
n = 100
x, y = generate_data(n)

# 將數據轉換為適合LSTM模型的格式
X = np.reshape(x, (n, 1, 1))
Y = np.reshape(y, (n, 1))

# 構建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(1, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 訓練模型
model.fit(X, Y, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)

# 使用模型進行預測
future_steps = 10
x_future = np.arange(n, n+future_steps)
X_future = np.reshape(x_future, (future_steps, 1, 1))
y_pred = model.predict(X_future)

print(y_pred)

在這個示例中，我們首先生成了一個簡單的正弦曲線加上噪聲的時間序列數據。然后我們將數據轉換為LSTM模型的輸入格式，構建一個包含一個LSTM層和一個輸出層的模型，并使用adam優化器和均方誤差損失函數進行編譯。接下來訓練模型并使用訓練好的模型進行未來時間步的預測。

請注意，這只是一個簡單的示例，實際中需要根據具體的時間序列數據和預測任務進行調整和優化。