基于LSTM的多变量多步时间序列预测

时间序列预测是一种重要的机器学习任务，它涉及根据过去的数据来预测未来的趋势和模式。在许多实际应用中，我们需要使用多个变量（或者称为特征）来进行时间序列预测，以更好地捕捉数据中的复杂关系。本文将介绍如何使用长短期记忆网络（LSTM）来实现多变量多步时间序列预测，并提供相应的源代码。

LSTM是一种递归神经网络（RNN）的变体，专门用于处理序列数据。与传统的RNN相比，LSTM具有记忆单元和门控机制，可以更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。在多变量多步时间序列预测中，我们将使用多个特征（或变量）来预测未来的多个时间步。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个包含多个变量的时间序列数据集，每个时间步包含多个特征。我们将使用过去的时间步来预测未来的多个时间步。为了方便起见，我们可以将数据集划分为输入序列和输出序列。输入序列包含过去的时间步和对应的特征值，而输出序列包含未来的时间步和对应的特征值。

下面是一个示例数据集的结构：

时间步   特征1   特征2   特征3   ...   特征n
  1      x11     x12     x13           xn
  2      x21     x22     x23           xn
  3      x31     x32     x33           xn
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