lstm多输入单输出多步预测python

LSTM（长短期记忆网络）是一种递归神经网络，特别适合处理序列数据，比如时间序列预测。在多输入单输出或多步预测中，你可以将多个独立的数据源作为输入，如多个特征向量，然后通过一个共享的LSTM层捕捉它们之间的关联，最后输出对单个目标变量的预测结果。

在Python中，例如使用Keras库，可以这样实现：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense, Input

# 定义模型结构
input_shape_1 = (time_steps_1, feature_dim_1) # 输入1的形状
input_shape_2 = (time_steps_2, feature_dim_2) # 输入2的形状
model = Sequential()

# 添加LSTM层，可以设置stateful=True来支持多步预测
lstm_layer = LSTM(units=hidden_units, return_sequences=True, stateful=True)
model.add(lstm_layer)

# 合并多输入
multi_input = Input(shape=input_shape_1)
merged = Concatenate()([multi_input, another_input_layer]) # 如果有多个输入，添加额外的Input和Concatenate层

# 接着接上剩余的模型部分
merged = lstm_layer(merged)
output = Dense(units=target_dim, activation='linear')(merged) # 输出层

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 使用均方误差作为损失函数

# 训练过程
for i in range(steps_to_unroll):  # 指定需要考虑的历史步数
    model.fit(x=[input_data_1, input_data_2], y=target_data, batch_size=batch_size, epochs=epochs, shuffle=False)

# 预测
predictions = model.predict([input_data_1_seq, input_data_2_seq], steps=steps_to_predict)