LSTM多变量输入多步预测时间序列预测

介绍：
时间序列预测是机器学习领域中一个重要的任务，用于预测未来一段时间内的数据趋势。在时间序列预测中，往往需要考虑多个变量之间的关系，这使得问题更复杂。本文将介绍如何使用LSTM（Long Short-Term Memory）神经网络模型实现多变量输入多步预测时间序列预测，并提供相应的代码示例。

LSTM模型简介：
LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），其在处理时间序列数据时表现出色。相比于传统的RNN，LSTM具有更好的记忆能力，能够捕捉更长期的依赖关系。LSTM通过使用门控单元（gate）来控制信息的流动，从而避免了传统RNN中的梯度消失或梯度爆炸问题。

数据准备：
在开始构建LSTM模型之前，需要准备好数据。假设我们有一个包含多个变量的时间序列数据集，其中每个时间步都包含多个特征。我们需要将数据集拆分为输入（X）和输出（y）两部分。对于多变量输入多步预测的情况，X包含了过去一段时间内的多个时间步数据，y则包含了未来一段时间内的多个时间步数据。

下面是一个示例数据集的结构：

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