提供STL-ConvLSTM的读取csv数据的多输入单输出的时序训练及预测代码，其中数据前80%为训练集，后20%为测试集；STL用于将输出数据分解。

以下是使用STL-ConvLSTM模型进行多输入单输出的时序训练和预测的示例代码。此代码将CSV文件作为输入数据，并将数据分为训练集和测试集，然后将训练集和测试集分别用于训练和测试模型。

首先，需要导入所需的库：numpy、pandas、matplotlib、sklearn、tensorflow等。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import ConvLSTM2D, Flatten, Dense
from stldecompose import decompose

接下来，读取CSV文件并将其分为训练集和测试集。假设CSV文件中包含5个时间序列，即有5个输入变量，最后一个变量为输出变量。首先，将数据读取为Pandas DataFrame，然后将其拆分为输入和输出。在这里，我们假设数据包含前80%作为训练集，后20%作为测试集。

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv', header=None)

# 拆分输入和输出
input_data = data.iloc[:, :-1].values
output_data = data.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1)

# 将数据拆分为训练集和测试集
train_size = int(len(data) * 0.8)
train_input, test_input = input_data[:train_size, :], input_data[train_size:, :]
train_output, test_output = output_data[:train_size, :], output_data[train_size:, :]

在进行训练和测试之前，需要对输入和输出数据进行标准化。在这里，我们使用MinMaxScaler对数据进行标准化。

# 标准化数据
scaler = MinMaxScaler()
train_input = scaler.fit_transform(train_input)
test_input = scaler.transform(test_input)
train_output = scaler.fit_transform(train_output)
test_output = scaler.transform(test_output)

接下来，需要将数据格式化为适合STL-ConvLSTM模型的形式。在这里，我们将数据划分为时间步长，将每个时间步长作为一个样本，每个样本具有5个输入变量和1个输出变量。

# 将数据格式化为适合STL-ConvLSTM模型的形式
timesteps = 12
n_features = 5

def create_dataset(input_data, output_data, timesteps):
    X, y = [], []
    for i in range(timesteps, len(input_data)):
        X.append(input_data[i-timesteps:i, :])
        y.append(output_data[i, 0])
    return np.array(X), np.array(y)

train_X, train_y = create_dataset(train_input, train_output, timesteps)
test_X, test_y = create_dataset(test_input, test_output, timesteps)

# 将数据重新调整为3D格式（样本数，时间步长，行，列，特征数）
train_X = train_X.reshape((train_X.shape[0], timesteps, 1, n_features, 1))
test_X = test_X.reshape((test_X.shape[0], timesteps,