PyTorch时间序列电力数据多输出预测

近年来，随着电力需求的增加和清洁能源的推广，对于电力数据的准确预测变得尤为重要。时间序列模型成为了解决这个问题的有效方法之一。本文将介绍如何使用PyTorch来构建一个多输出预测模型，以对电力数据进行准确的预测。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一段包含电力需求和天气数据的时间序列，我们的目标是根据过去的数据来预测未来一段时间内的电力需求和温度。我们可以从电力公司或气象局获取这些数据，并将其整理为适合模型训练的格式。

接下来，我们将使用PyTorch来构建我们的模型。我们将使用循环神经网络（RNN）来捕捉序列数据中的时序依赖关系。具体而言，我们将使用长短期记忆（LSTM）作为我们的RNN模型。

首先，让我们导入所需的库：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

然后，我们定义我们的多输出预测模型。我们将创建一个继承自nn.Module的子类，并实现其中的__init__</