现在有一个训练好的LSTM时间序列预测模型，帮我写一个函数，函数的功能是输入一个变量值，通过该预测模型实现多个预测值的的输出

当您有一个训练好的LSTM时间序列预测模型并且需要编写一个函数来进行多次预测，通常这个函数会包含以下几个步骤：

import numpy as np
from keras.models import load_model  # 假设你使用的是Keras库

# 加载预训练的LSTM模型
model = load_model('your_lstm_model.h5')  # 替换为你的模型文件路径

def predict_multiple_values(input_value, num_steps_to_predict):
    """
    输入函数：input_value - 需要进行预测的初始值，通常是时间序列的一个元素
                num_steps_to_predict - 预测的时间步数
    返回函数：返回一个包含num_steps_to_predict个预测值的一维数组
    """
    input_sequence = [input_value]  # 初始化输入序列
    predicted_values = []

    for _ in range(num_steps_to_predict):
        # 使用当前输入值作为LSTM的输入
        x_input = np.array([np.array(input_sequence[-look_back:])])  # 假设look_back是模型需要的历史长度
        prediction = model.predict(x_input)[0][-1]  # 获取模型对下一个时间步的预测值
        input_sequence.append(prediction)  # 添加预测值到序列中
        predicted_values.append(prediction)

    return np.array(predicted_values)

# 调用函数并传入您的初始值和预测步数
initial_value = your_initial_value  # 替换为实际值
predicted_output = predict_multiple_values(initial_value, 10)  # 这里假设你想预测10个时间步