时序预测：MATLAB实现LSTM多输入多步预测

时序预测是一种常见的问题，涉及根据过去的时间序列数据来预测未来的值。其中，长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种适用于时序数据建模的深度学习算法。本文将介绍如何使用MATLAB实现LSTM多输入多步预测，即使用多个输入变量来预测多个未来时间步的值。

首先，我们需要准备数据。假设我们有一个包含多个输入变量和多个输出变量的时序数据集。我们将使用MATLAB的时间序列对象（timeseries）来加载和处理数据。以下是一个示例数据集的加载代码：

% 加载数据
load data.mat

% 创建时间序列对象
ts = timeseries(data, timestamps);

其中，data是包含输入和输出变量的矩阵，timestamps是对应每个数据点的时