接下来，需要将数据格式化为适合STL-ConvLSTM模型的形式。在这里，我们将数据划分为时间步长，将每个时间步长作为一个样本，每个样本具有5个输入变量和1个输出变量。 复制 # 将数据格式化为适合STL-ConvLSTM模型的形式 timesteps = 12 n_features = 5 def create_dataset(input_data, output_data, timesteps): X, y = [], [] for i in range(timesteps, len(input_data)): X.append(input_data[i-timesteps:i, :]) y.append(output_data[i, 0]) return np.array(X), np.array(y) train_X, train_y = create_dataset(train_input, train_output, timesteps) test_X, test_y = create_dataset(test_input, test_output, timesteps) # 将数据重新调整为3D格式（样本数，时间步长，行，列，特征数） train_X = train_X.reshape((train_X.shape[0], timesteps, 1, n_features, 1)) test_X = test_X.reshape((test_X.shape[0], timesteps,‘

好的，我们可以按照以下步骤将数据格式化为适合STL-ConvLSTM模型的形式：

1. 将原始数据按照时间步长进行划分。假设每个时间步长包含5分钟的数据，则可以将原始数据划分为每5分钟一个时间步长。

2. 对于每个时间步长，取出其中的5个连续数据点作为输入变量。例如，对于第一个时间步长，假设其包含时间点t1到t5的数据，那么我们可以将这5个数据点作为第一个样本的输入变量。对于第二个时间步长，假设其包含时间点t2到t6的数据，那么我们可以将这5个数据点作为第二个样本的输入变量，以此类推。

3. 对于每个时间步长，取出其中的第6个数据点作为输出变量。例如，对于第一个时间步长，假设其包含时间点t1到t5的数据，那么我们可以将时间点t6的数据点作为第一个样本的输出变量。对于第二个时间步长，假设其包含时间点t2到t6的数据，那么我们可以将时间点t7的数据点作为第二个样本的输出变量，以此类推。

4. 将所有的样本按照时间顺序排列，形成一个新的数据集。每个样本具有5个输入变量和1个输出变量。

5. 最后，可以对数据集进行必要的归一化和缩放处理，以提高模型的性能和稳定性。

这样，我们就可以将原始数据格式化为适合STL-ConvLSTM模型的形式。