我有一个时间序列数据集，其中包含几年的每小时数据，如下所示。假设我要预测接下来的 3 小时（2021-01-01 19:00、2021-01-01 20:00、2021-01-01 21:00）。模型（例如 LSTM）的输出是以下序列：[Feature_1(t+1), Feature_1(t+2), Feature_1(t+3)]。我的训练数据的特征之一是天气数据。

我可以使用我在模型中已经知道的数据吗？我想使用接下来几个小时的天气预报来改进我的预测。例如，我2021-01-01 18:00知道价值Feature_1和 Weather_feature时间，t(0)但我已经知道，，，Weather_feature。如何在模型中使用它？(t+1)(t+2)(t+3)

目前，这是一个训练样本的样子：[[Feature_1(t-n), Weather_feature(t-n)]...[Feature_1(t-1),Weather_feature(t-1), [Feature_1(t0), Weather_feature(t0)]]