解释下代码future_data = dataset[-look_back:, :].reshape(1, look_back, 5) future_predict = [] for i in range(10): predict = model.predict(future_data)[0] future_predict.append(predict) future_data = np.concatenate((future_data[:, 1:, :], predict.reshape(1, 1, 5)), axis=1) future_predict = scaler.inverse_transform(np.array(future_predict))

这段代码主要是用来进行未来预测的。具体来说，它首先从数据集中取出最后look_back个时间步的数据，并将其reshape为一个形状为(1, look_back, 5)的张量，其中1表示批次大小，look_back表示时间步数，5表示每个时间步中的特征数量。这个张量被称为“未来数据”，因为在预测未来时将使用它。

接下来，代码通过循环10次来进行未来预测。在每次循环中，模型使用未来数据作为输入并进行预测，得到一个形状为(5,)的向量，其中5表示每个时间步中的特征数量。这个向量被称为“预测”。

然后，代码将预测添加到一个名为future_predict的列表中，以便稍后使用。接着，代码更新未来数据。它通过删除未来数据的第一个时间步并将预测添加到末尾来实现这一点。这使得新的未来数据包含最新的预测，以便在下一次循环中使用。

最后，代码使用scaler.inverse_transform函数将future_predict转换回原始数据的比例。这是因为之前对原始数据进行了归一化处理，因此需要将预测结果转换回原始比例，以便进行实际应用和分析。