SLTM多步预测模型代码

以下使用PyTorch实现的SLTM多步预测模型的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class SLTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers, dropout):
        super(SLTM, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.output_size = output_size
        self.num_layers = num_layers
        self.dropout = dropout
        
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, dropout=dropout, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        
    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        
        out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

其中，`input_size`是输入数据的特征数，`hidden_size`是LSTM的隐藏状态维度，`output_size`是输出数据的维度，`num_layers`是LSTM的层数，`dropout`是dropout的概率。

模型由一个LSTM层和一个全连接层组成。在前向传播中，我们使用`h0`和`c0`初始化LSTM的隐藏状态和细胞状态。然后，将输入数据`x`传递到LSTM中，得到最后一个时间步的输出。最后，将LSTM输出传递到全连接层中，得到模型的输出。