时间序列预测模型实现：MLP、CNN和LSTM

在时间序列预测任务中，选择合适的模型是非常重要的。本文将分享三种常用的时间序列预测模型：多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）。我们将为每个模型提供完整的代码，并确保这些代码可以直接运行。

1. 多层感知器（MLP）模型
   多层感知器是一种常见的前馈神经网络结构，适用于时间序列预测任务。它由多个隐藏层组成，每个隐藏层都有多个神经元。以下是一个用于时间序列预测的简单的MLP模型代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import tra