基于Keras的LSTM多变量时间序列预测（北京PM2.5数据集pollution.csv）

                             基于Keras的LSTM多变量时间序列预测 　　传统的线性模型难以解决多变量或多输入问题，而神经网络如LSTM则擅长于处理多个变量的问题，该特性使其有助于解决时间序列预测问题。  　　  　　在接下来的这篇博客中，你将学会如何利用深度学习库Keras搭建LSTM模型来处理多个变量的时间序列预测问题。  　　通过这个博客你会掌握：  　　1.

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