单变量多输入多输出Lstm时序预测算法代码

单变量多输入多输出（Multi-input Multi-output, MIMO）的LSTM（长短期记忆网络）在时序预测中常用于处理多个输入序列并预测多个输出序列的情况。以下是一个简单的Python代码片段，使用Keras库来构建这样的模型，假设我们有一个包含时间序列数据的pandas DataFrame `data`：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 假设input_data和output_data分别是输入和输出的时间序列数据
input_data = data['input_columns'].values.reshape(-1, sequence_length, num_input_features)
output_data = data['output_columns'].values

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=64, input_shape=(sequence_length, num_input_features), return_sequences=True))
model.add(LSTM(units=32)) # 如果不是多输入，可以去掉return_sequences=True
model.add(Dense(units=num_output_features, activation='linear')) # 根据输出特征数调整

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 使用均方误差作为损失函数

# 训练模型
model.fit(input_data, output_data, epochs=50, batch_size=32)

# 进行预测
predictions = model.predict(input_data_test)

# 可能需要进一步处理预测结果

在这个例子中：
- `sequence_length`是每个样本的时间步数，
- `num_input_features`是每个时间步的输入特征数，
- `num_output_features`是需要预测的输出特征数。