用keras预测代码实现：输入一个静态变量，与 lstm 的输入序列拼接为一个新的输入向量 ，实现时间序列的预测

可以使用以下代码实现：

from keras.layers import Input, concatenate, LSTM, Dense
from keras.models import Model

# 定义输入
static_input = Input(shape=(1,))
lstm_input = Input(shape=(time_steps, features))

# 拼接输入
concat_input = concatenate([static_input, lstm_input], axis=1)

# 定义 LSTM 层
lstm_output = LSTM(units=hidden_dim)(concat_input)

# 定义输出层
output = Dense(units=output_dim, activation='sigmoid')(lstm_output)

# 定义模型
model = Model(inputs=[static_input, lstm_input], outputs=output)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')

其中，`static_input` 是一个静态变量的输入，`lstm_input` 是 LSTM 层的序列输入。通过 `concatenate` 函数进行拼接，构成一个新的输入向量 `concat_input`，该向量将作为 LSTM 层的输入。在 LSTM 层和输出层之间可以加入其它一些层进行更复杂的处理。根据具体问题的不同，损失函数、优化器和评价指标等可进行适当修改。可以根据数据集的大小和复杂程度调整参数，例如，`hidden_dim` 代表 LSTM 层的隐藏单元数，`output_dim` 代表输出层的神经元数。