PyTorch中实现多步长时间序列预测的几种方法总结

在时间序列预测任务中，我们经常需要预测未来多个时间步的值。PyTorch提供了强大的工具和库，使得实现LSTM（长短期记忆）模型来处理多步长时间序列预测变得相对简单。本文将总结几种在PyTorch中实现多步长时间序列预测的方法，并提供相应的源代码示例。

方法一：逐步预测法
逐步预测法是一种简单但有效的方法，它通过逐步地预测下一个时间步的值来实现多步长时间序列预测。具体实现如下：

import torch
import torch.nn as nn

class LSTM(nn.Module):
    def __init__