多元时间序列预测模型

多元时间序列预测模型是指根据多个变量之间的关系预测它们下一时刻的值。在文章中，作者使用了keras库实现了一种基于LSTM的多元时间序列预测模型。该模型主要通过建立LSTM神经网络来进行预测。在数据预处理部分，作者使用了自己的方法进行处理。

在该模型的实验中，作者仅展示了对第九列"So2监测浓度"的预测值与实际值进行了均方误差与图像对比。由于数据量较大，仅展示了前300行的数据。从图像上看，模型的拟合程度还不错。

为了得到时序数据，有两种方法。第一种是在划分训练集和测试集时不打乱顺序，按顺序划分，例如将前80%的数据作为训练集，后20%的数据作为测试集。第二种方法是使用输入模型的数据与实际值进行比较，可以用于绘制图像展示，但不能用于计算模型的评价指标，因为它包含了训练集的数据，可能会放大模型的效果。

在模型的实现过程中，作者使用了time_series_to_supervised函数来生成适用于监督学习的DataFrame。该函数将原始的时间序列数据转换为适合于监督学习的形式，其中n_steps_in代表历史时间长度，n_steps_out代表预测时间长度。

综上所述，多元时间序列预测模型是一种基于LSTM的模型，它可以根据多个变量之间的关系预测它们下一时刻的值。该模型可以通过数据预处理和LSTM神经网络的建立来实现，并可以使用不同的方法来获得时序数据和评价模型的效果。