lstm_out = BatchNormalization()(lstm_out) lstm_out = Dense(32, activation='relu')(lstm_out) lstm_out = BatchNormalization()(lstm_out) lstm_out = Dense(16, activation='tanh')(lstm_out) res1 = Dense(trainY1.shape[1])(lstm_out) 这样可以吗，输出6个时间步的价格预测

这段代码可以实现对单个时间步的价格预测，但对于多个时间步的价格预测，需要进行一些修改。可以使用一个包含多个 Dense 层的堆叠来实现多步输出。例如，可以添加以下代码片段来堆叠 Dense 层：

# 添加多个 Dense 层以实现多步输出
lstm_out = Dense(64, activation='relu')(lstm_out)
lstm_out = Dense(32, activation='relu')(lstm_out)
lstm_out = Dense(16, activation='tanh')(lstm_out)
res1 = Dense(6)(lstm_out) # 输出 6 个时间步的价格预测

这样修改后，模型就可以输出 6 个时间步的价格预测了。同时需要注意调整损失函数和训练数据的格式，以考虑多个时间步的预测误差和目标值。