#划分训练集和验证集 X_train, Y_train, X_test, Y_test = time_seq(x, time_step, val_seq) Y_train, Y_test = Y_train.reshape(-1,), Y_test.reshape(-1,)

这段代码的作用是将输入序列 x 划分为训练集和验证集，并对应生成相应的标签，其中 val_seq 是验证集的长度，time_step 是时间步长，也就是一次输入的序列长度。具体实现可以参考以下代码：

def time_seq(x, time_step, val_seq):
    X = []
    Y = []
    for i in range(len(x) - time_step - val_seq):
        X.append(x[i:i+time_step])
        Y.append(x[i+time_step:i+time_step+val_seq])
    X = np.array(X)
    Y = np.array(Y)
    split = int(len(X) * 0.8)
    X_train, Y_train = X[:split], Y[:split]
    X_test, Y_test = X[split:], Y[split:]
    return X_train, Y_train, X_test, Y_test

其中，循环遍历 x 的每一个时间步，将前 time_step 个时间步作为输入，接下来的 val_seq 个时间步作为输出标签，然后将生成的输入和标签添加到 X 和 Y 中。最后，将 X 和 Y 按照 8:2 的比例划分为训练集和验证集，并返回划分后的结果。由于 Y 中每个元素都是一个长度为 val_seq 的序列，因此需要将其 reshape 成一维数组，便于后续的模型训练。