请提供pytorch架构程序，要求用RBF神经网络进行多步预测的示例，输入有6个特征变量，输出1个特征，预测30个时间步

好的，以下是一个使用PyTorch框架进行多步预测的RBF神经网络Python程序示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from scipy.spatial.distance import cdist

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

# 准备数据
X = []
Y = []
for i in range(30, len(data)):
    X.append(data_scaled[i-30:i, 0:6])
    Y.append(data_scaled[i, 6])
X = np.array(X)
Y = np.array(Y)

# 转换为张量
X = torch.tensor(X, dtype=torch.float32)
Y = torch.tensor(Y, dtype=torch.float32)

# 定义RBF神经网络模型
class RBF(nn.Module):
    def __init__(self, num_features, num_hidden, num_outputs):
        super(RBF, self).__init__()
        self.centers = nn.Parameter(torch.Tensor(num_hidden, num_features))
        self.sigmas = nn.Parameter(torch.Tensor(num_hidden))
        self.linear = nn.Linear(num_hidden, num_outputs)

        nn.init.normal_(self.centers, 0, 1)
        nn.init.constant_(self.sigmas, 1)

    def forward(self, x):
        dist = torch.cdist(x, self.centers, p=2)
        phi = torch.exp(-0.5 * ((dist / self.sigmas) ** 2))
        return self.linear(phi)

# 初始化RBF神经网络模型
model = RBF(num_features=6, num_hidden=64, num_outputs=1)

# 定义优化器和损失函数
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.MSELoss()

# 训练模型
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(X)
    loss = criterion(output, Y)
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 预测未来30个时间步
test = data_scaled[-30:, 0:6]
for i in range(30):
    test_tensor = torch.tensor(test, dtype=torch.float32)
    prediction = model(test_tensor).item()
    test = np.append(test, prediction)
    test = np.delete(test, 0)

# 反归一化
prediction = scaler.inverse_transform(prediction.reshape(-1, 1))

print(prediction)

这个示例使用了PyTorch框架来构建RBF神经网络模型，并且使用了Min-Max归一化来对数据进行预处理。在准备数据时，每个样本都包含了过去30个时间步的6个特征变量。模型的输出是未来1个时间步的1个特征值。在训练模型时，我们使用了均方误差（MSE）作为损失函数。RBF神经网络的中心点和标准差被定义为模型的参数，并且在模型初始化时被随机初始化。最后，我们使用训练好的模型来预测未来30个时间步的特征值，并且使用反归一化来还原真实的特征值。