使用卷积神经网络（CNN）算法进行多变量时间序列预测的实战教程（Python）
深度学习在多变量时间序列预测中展现了广泛的应用前景，其中卷积神经网络是最为经典的算法之一。本篇文章将通过一个实例，介绍如何使用卷积神经网络算法来预测交通流量情况，并提供对应的 Python 代码进行实战演练。
在开始正式的教程之前，我们需要明确几个问题：首先，本篇文章的数据集是基于真实的交通流量情况而构建的。其次，数据集中包含多个因素，即多变量时间序列，这些因素有主要的和次要的，如日期、星期几、天气、特殊事件等。最后，我们会在实现过程中运用一些常见的库，如 NumPy、Pandas、Matplotlib 和 Keras。
接下来，我们将分为以下几步进行具体的操作：
- 数据预处理
- 模型设计
- 模型训练
- 模型验证
- 模型预测
下面是完整的 Python 代码实现：
# 导入相关库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
