请提供一个pytorch架构程序，利用ARMA进行多步预测

好的，以下是一个简单的基于PyTorch的ARMA多步预测模型：

import torch
import torch.nn as nn

class ARMA(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, ar_order, ma_order):
        super(ARMA, self).__init__()
        self.ar_order = ar_order
        self.ma_order = ma_order
        self.hidden_size = hidden_size
        self.linear1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.linear2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.ar_weights = nn.Parameter(torch.randn(ar_order))
        self.ma_weights = nn.Parameter(torch.randn(ma_order))

    def forward(self, x):
        x = self.linear1(x)
        x = torch.tanh(x)
        x = self.linear2(x)

        ar_terms = [x]
        for i in range(self.ar_order):
            if i >= len(ar_terms):
                break
            ar_terms.append(torch.sum(ar_terms[-i-1:] * self.ar_weights[:i+1], dim=0))
        ma_terms = [0] * self.ma_order
        for i in range(len(x)):
            ma_terms.append(torch.sum(x[i:i+self.ma_order] * self.ma_weights, dim=0))
        ma_terms = ma_terms[self.ma_order:]

        y = x + sum(ar_terms[1:]) + sum(ma_terms)
        return y

其中，`input_size`是输入数据的特征数，`hidden_size`是隐藏层的大小，`output_size`是输出数据的特征数，`ar_order`和`ma_order`分别表示AR模型和MA模型的阶数。在`forward`方法中，我们首先通过两个全连接层对输入数据进行处理，然后分别计算AR模型和MA模型的预测值，最后将它们加起来得到最终的预测值。其中，AR模型的预测值是前`ar_order`个时间步的输出的线性组合，MA模型的预测值是前`ma_order`个时间步的输出的线性组合。