怎么加入归一化和反归一化，导入模型预测的时候

在多特征时间序列预测中，为了提高模型的准确性，我们通常需要对数据进行归一化处理。在训练模型时，我们可以使用以下代码对数据进行归一化处理：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
train_norm = scaler.fit_transform(train_data)
test_norm = scaler.transform(test_data)

其中，`train_data`和`test_data`分别为训练集和测试集的原始数据，`feature_range`指定了归一化后的数据范围。

在导入模型进行预测时，我们需要对预测结果进行反归一化处理，以得到真实的预测结果。可以使用以下代码对预测结果进行反归一化处理：

predict = scaler.inverse_transform(predict)

其中，`predict`为模型预测的结果。

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matlab导入excel数据数据归一化后建立双层lstm预测模型

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