在多变量输入单变量输出的时间序列预测中，以下是一些要点：
1. 数据准备：收集和整理时间序列数据，包括目标变量（待预测变量）和相关的多个特征变量。确保数据具有一致的时间间隔和可靠的质量。
2. 特征选择：选择与目标变量相关性较高且具有预测能力的特征变量。可以使用相关性分析、特征重要性评估等方法来选择特征。
3. 数据缩放：对于不同的特征变量，可能需要进行数据缩放，以便它们具有相似的尺度。常用的数据缩放方法包括标准化和归一化。
4. 数据划分：将时间序列数据划分为训练集和测试集。通常情况下，可以按照时间顺序将数据划分为两部分，前一部分用于训练模型，后一部分用于评估模型的预测性能。
5. 模型选择：选择适合多变量输入单变量输出的时间序列预测问题的模型。常见的模型包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分滑动平均模型（ARIMA）、长短期记忆神经网络（LSTM）等。
6. 参数调优：对选定的模型进行参数调优，以获得更准确的预测结果。可以使用网格搜索、贝叶斯优化等方法来搜索最佳参数组合。
7. 模型训练：使用训练集数据对模型进行训练。根据选定的模型，可以采用不同的训练方法，如最大似然估计、梯度下降等。
8. 模型评估：使用测试集数据对训练好的模型进行评估。可以使用各种指标来评估模型的预测性能，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
9. 预测结果可视化：将模型的预测结果与实际观测值进行比较，可以使用折线图、散点图等方式进行可视化，以便直观地评估模型的预测准确性。
10. 持续改进：根据模型的预测性能，不断优化和改进模型。可以尝试不同的特征组合、模型结构、参数等，以提高模型的预测准确性。
