如果你希望整合所有工况的数据进行联合训练，可以将它们合并成一个大的y数组，但要注意保持工况标识以便后续区分。这该如何实现

如果你想整合所有工况的数据进行联合训练，首先需要对数据进行适当的标记或编码，以便识别每个样本所属的工况。假设你有一个名为`condition`的列，它包含了每个样本对应的工况编号。你可以这样做：

# 将工况信息转换为数值或者类别编码
condition_codes = df['condition'].astype('category').cat.codes
# 或者使用one-hot编码
condition_one_hot = pd.get_dummies(df['condition'])

# 合并波面数据和工况编码
all_y = pd.concat([y, condition_codes], axis=1)  # 如果是数值编码
or_all_y = pd.concat([y, condition_one_hot], axis=1)  # 如果是one-hot编码

# 对应的z（其他特征）
all_z = pd.concat([z, condition_codes], axis=1) if 'z' else all_y  # 如果有其他特征

# 现在all_y是一个包含波面数据和工况标识的矩阵

接下来，你可以直接使用`all_y`作为单一的目标变量训练模型：

X_train, y_train = create_sequences(all_y.iloc[:len(train_data)], seq_length)
X_test, y_test = create_sequences(all_y.iloc[len(train_data):], seq_length)

# 转换为适合CNN的形状
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)

# 由于y_train现在包含了工况信息，所以模型在预测时，除了返回波面预测外，也可以得到工况信息
model.fit(X_train, y_train, ..., validation_data=(X_test, y_test), ...)

在预测阶段，通过读取模型的输出和工况编码一起，就可以根据工况获取相应的预测结果。需要注意的是，这样的处理可能需要调整模型结构以适应额外的工况维度。