如何用lstm预测多元时间序列？

Question

我在RNN（LSTM）中对如何创建每个时间步具有多个特征输入的lstm感到怀疑（例如：温度，压力，湿度，比湿），考虑到所有这些特征相互依赖，我想预测多个功能输出（温度，压力）{仅2个输出功能}？

所以基本上在每个步骤我的输入数据都是4列/功能，现在我想预测2列/功能的输出吗？

如何创建这样的模型？

当我浏览过几篇论文时，他们说lstm在每个时间步上需要输入n个特征，并且预测只有1个特征输出吗？

有些论文使用了一些结构性stm架构，以实现超过1项的功能？你能给它一些启示吗？ 预先感谢?