时间序列预测模型：多层感知器深度神经网络（MLP DNN）详解与完整代码

时间序列预测是指根据过去的时间序列数据来推断未来的数据变化趋势和模式。在这篇文章中，我们将详细介绍一种常用的时间序列预测模型——多层感知器深度神经网络（MLP DNN），并提供相应的完整代码。

MLP DNN是一种基于人工神经网络的模型，它由多个神经元层组成，每个神经元层都与上一层的所有神经元相连。这种连接方式使得模型具备学习和提取复杂特征的能力，从而更好地处理非线性问题。在时间序列预测中，MLP DNN可以通过学习历史数据的模式和规律，来预测未来数据的趋势。

接下来，我们将以Python语言为例，使用Keras库来实现一个基于MLP DNN的时间序列预测模型。

首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers