首先，我是Keras的新手 . 我有以下情况：
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具有15个功能的时间序列数据保存在pandas数据帧中
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时间序列数据是每小时 . 所以我想预测接下来的16小时时间序列数据 . 我想提供输入（16个时间序列数据），然后预测接下来的16个小时 . 我想把它建模为多对多，但我不确定 .
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在数据框中创建了多少个新列 . ，LSTM的输入配置应该是什么样的，output_shape等...
我在以下链接中搜索过它，但我无法理解该理论并将多步和多变量结合起来
https://machinelearningmastery.com/multivariate-time-series-forecasting-lstms-keras/
1 回答
样本，时间步长，特征=（：，16,15）
通过使用尽可能多的填充标记填充16个长度时间样本，使网络预测下一个输出，基本上就是这样，这实际上是准备数据的问题 .