输出多变量时间序列预测

多变量时间序列预测是指在预测过程中使用多个变量的历史数据。下面是一个简单的例子：

假设我们要预测未来一周内某地的气温和湿度，我们可以使用过去一周内的气温和湿度数据作为输入变量。如果我们还有其他重要的变量，如风速、降雨量和日照时数等，那么我们也可以将它们加入到模型中。

在实际应用中，多变量时间序列预测通常涉及到多种复杂的模型和算法。其中一些常见的模型包括ARIMA模型、VAR模型、LSTM模型和神经网络模型等。

无论使用哪种模型，多变量时间序列预测需要大量的历史数据和对模型的良好理解和调整。因此，在实际应用中，通常需要进行多次实验和调整，以找到最佳的模型参数和算法。