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

您好！以下是一个使用TensorFlow实现多变量多步预测的LSTM程序的示例代码。该代码从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），并输出预测数据和预测图形。

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

# 从Excel文件加载数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')
data = data.dropna()  # 删除空值行
inputs = data[['input1', 'input2', 'input3', 'input4', 'input5', 'input6']].values
outputs = data['AQI'].values

# 数据预处理
n_steps = 12  # 时间步数
n_features = 6  # 输入变量数量

# 将输入数据转换为LSTM模型所需的格式
X = []
y = []
for i in range(n_steps, len(data)):
    X.append(inputs[i-n_steps:i, :])
    y.append(outputs[i])
X, y = np.array(X), np.array(y)

# 划分训练集和测试集
train_size = int(0.8 * len(data))
X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(n_steps, n_features)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 模型训练
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 绘制预测结果图形
plt.plot(y_test, label='Actual')
plt.plot(y_pred, label='Predicted')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('AQI')
plt.legend()
plt.show()

请将上述代码保存为一个Python文件，并将Excel文件的路径替换为您的实际数据文件路径。在运行代码之前，请确保已安装必要的库（如NumPy、Pandas、TensorFlow和Matplotlib）。

这个程序会将数据分为训练集和测试集，并构建一个LSTM模型进行训练和预测。最后，它会绘制实际值和预测值的图形，以便进行可视化比较。