时间序列预测是一项重要的任务,对于许多领域,如金融、气象和物流等,都具有重要的应用价值。其中,多变量多步时间序列预测尤为复杂,需要考虑多个输入变量和多个预测步长。
本文将介绍使用LSTM神经网络实现多变量多步时间序列预测的方法。我们将使用Python编程语言和Keras深度学习库来构建和训练模型。
首先,我们需要准备数据集。假设我们有一个多变量多步时间序列数据集,包含多个输入变量和多个预测步长。我们将使用一个简化的示例来说明。
import numpy as np
# 创建示例数据集
# X为输入变量,y为目标变量
X = np.array([[1