我已经在Python中创建了一个神经网络，有人知道如何使其同时预测多个时间序列吗？这可能吗？

Question

我用python创建了一个神经网络，可以很好地预测我的时间序列。

我的问题是我希望能够创建一个可以同时预测多个时间序列的神经网络。

这可能吗，我将如何处理？

这是用于构建单个时间序列的NN的代码

nn_model = Sequential()
nn_model.add(Dense(12, input_dim=1, activation='relu'))
nn_model.add(Dense(1))
nn_model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam', metrics=['mse', 'mae'])
early_stop = EarlyStopping(monitor='loss', patience=2, verbose=1)
history = nn_model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=1, verbose=1, callbacks=[early_stop], shuffle=False)

关于如何将其转换为可以在多个时间序列上运行的任何想法？