提供tensorflow 的 多变量多步预测LSTM程序，从EXCEL文件加载数据，6个输入变量，1个输出变量(AQI)，要求12个时间步,输出预测数据以及预测图形

当然可以！下面是一个使用TensorFlow实现多变量多步预测的LSTM程序的示例。该程序从Excel文件加载数据，使用6个输入变量来预测1个输出变量（AQI），并生成12个时间步的预测数据和预测图形。

首先，确保你已经安装了以下依赖库：tensorflow、pandas、numpy 和 matplotlib。

import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM
import matplotlib.pyplot as plt

# 从Excel文件加载数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将数据分为训练集和测试集
train_data = data.iloc[:800, :]
test_data = data.iloc[800:, :]

# 提取训练集和测试集的输入变量和输出变量
train_X = train_data.iloc[:, :6].values
train_y = train_data['AQI'].values
test_X = test_data.iloc[:, :6].values
test_y = test_data['AQI'].values

# 数据归一化
mean = train_X.mean(axis=0)
std = train_X.std(axis=0)
train_X = (train_X - mean) / std
test_X = (test_X - mean) / std

# 将数据转换为多步时间序列的格式
def create_time_series(X, y, time_steps):
    Xs, ys = [], []
    for i in range(len(X) - time_steps):
        Xs.append(X[i:(i+time_steps)])
        ys.append(y[i+time_steps])
    return np.array(Xs), np.array(ys)

time_steps = 12
train_X, train_y = create_time_series(train_X, train_y, time_steps)
test_X, test_y = create_time_series(test_X, test_y, time_steps)

# 构建LSTM模型
model = Sequential([
    LSTM(units=32, input_shape=(time_steps, 6)),
    Dense(units=1)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
history = model.fit(train_X, train_y, epochs=50, batch_size=16, validation_split=0.1)

# 预测
predictions = model.predict(test_X)

# 反归一化预测结果
predictions = (predictions * std) + mean

# 绘制预测结果图形
plt.plot(test_data.index[time_steps:], test_y, label='Actual')
plt.plot(test_data.index[time_steps:], predictions, label='Predicted')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('AQI')
plt.legend()
plt.show()

请将代码中的`data.xlsx`替换为你的Excel文件路径。此外，你还可以根据需要调整LSTM模型的参数和训练的轮数。

希望这个示例能够帮助到你！如果有任何问题，请随时提问。