使用keras做一个输入为多变量输出也为多变量的时间预测

首先，需要明确输入和输出的变量数，以及每个变量的时间序列长度。假设我们有m个输入变量和n个输出变量，每个变量的时间序列长度为t，那么输入数据的形状为(m, t)或者(t, m)，输出数据的形状为(n, t)或者(t, n)。

接下来，可以使用Keras中的RNN模型来建立时间预测模型。常用的RNN模型包括SimpleRNN、LSTM和GRU。这里以LSTM为例，来说明如何建立一个简单的时间预测模型。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(t, m)))
model.add(Dense(n))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

上述代码中，我们首先建立了一个Sequential模型，然后添加了一个LSTM层，输入数据的形状为(t, m)，其中64是LSTM层的输出维度。接着，我们添加了一个全连接层，输出维度为n。最后，我们使用均方误差作为损失函数，使用Adam优化器进行优化。

接下来，可以使用fit方法来训练模型。

model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)

上述代码中，X_train是形状为(N, t, m)的输入数据，y_train是形状为(N, t, n)的输出数据，N是样本数。epochs表示训练轮数，batch_size表示每批次训练的样本数。

训练完成后，可以使用predict方法来进行预测。

y_pred = model.predict(X_test)

上述代码中，X_test是形状为(M, t, m)的测试数据，y_pred是形状为(M, t, n)的预测数据，M是测试样本数。