深度学习时间序列预测：使用GRU算法构建多变量时间序列预测模型

深度学习时间序列预测：使用GRU算法构建多变量时间序列预测模型

时间序列预测是一项重要的任务，它可以帮助我们预测未来的趋势和模式。在深度学习领域，循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNNs）是一种强大的工具，特别适用于处理时间序列数据。其中，门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）是一种经常被使用的RNN变种，它能够捕捉序列中的长期依赖关系，并用于时间序列预测任务。

在本文中，我们将使用Python编程语言和深度学习库来构建一个基于GRU算法的多变量时间序列预测模型。我们将使用Keras库来实现模型，并使用NumPy库进行数据处理。

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import GRU, De