使用 LSTM 进行多变量时间序列预测实列

好的，我了解您的问题。LSTM是一种递归神经网络，常用于时间序列数据的处理。对于多变量的时间序列预测，可以将各个变量作为输入，将目标变量作为输出，构建一个LSTM网络进行预测。具体来说，可以采用滚动窗口的方法，将历史时间序列数据作为输入，利用LSTM网络对未来时间序列数据进行预测。预测结果可以通过逆归一化等方法还原为真实的时间序列数据。在实际应用中，可以根据实际需求调整LSTM网络的参数和结构，以获得更好的预测效果。