用keras预测代码实现：静态变量与 lstm 的输入序列拼接为一个新的输入向量 ，实现时间序列的拟合并预测

首先，需要将静态变量和 LSTM 的输入序列都转化成相同的长度。然后，可以使用 Keras 中的 Concatenate 层将它们拼接在一起，形成一个新的输入向量。

以下是实现代码：

from keras.layers import Input, LSTM, Dense, Concatenate
from keras.models import Model

# 定义输入序列长度和静态变量的维度
input_seq_len = 10
static_var_dim = 3

# 定义 LSTM 的输入形状
input_seq = Input(shape=(input_seq_len, 1))

# 定义静态变量的输入形状
static_var = Input(shape=(static_var_dim,))

# 将静态变量重复为与 LSTM 输入序列相同的长度
static_var_repeated = RepeatVector(input_seq_len)(static_var)

# 将静态变量和 LSTM 的输入序列拼接在一起
combined_input = Concatenate()([input_seq, static_var_repeated])

# 定义 LSTM 层
lstm = LSTM(64)(combined_input)

# 定义输出层
output = Dense(1, activation='sigmoid')(lstm)

# 定义模型
model = Model(inputs=[input_seq, static_var], outputs=output)
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

# 训练模型
model.fit([input_seq_data, static_var_data], target_data, epochs=10, batch_size=32)

# 预测新数据
new_input_seq_data = ...
new_static_var_data = ...
predicted_output = model.predict([new_input_seq_data, new_static_var_data])