Python 中实现 LSTM（长短期记忆）神经网络进行多变量时间序列预测（包含详细的完整的程序和数据）

内容概要：该文介绍了如何利用 Python 和 LSTM（长短期记忆）神经网络搭建一个高效的多变量时间序列预测模型，涵盖从原始数据处理到预测结果评估各个环节的流程和技术细节；并通过案例讲解帮助读者全面掌握这一领域的关键技术手段。适用于初学者到有一定基础的研发工程师。 适用人群：具有一定编程基础，特别是在机器学习方向的科研人士以及对时间序列感兴趣的工程师等。 使用场景及目标：适用于金融行情预报、宏观经济指标预测等多变量场景下，通过对历史数据的学习与挖掘从而得到更加精准的时间序列预测结果。 其他说明：文中提供的实例均为基于合成数据完成的实际编码操作指南，在真实业务场景中的应用则还需针对不同领域的具体情况进行适配性调整与模型迭代更新。