我正在使用 keras 包来训练 LSTM 用于数字（浮点）类型的单变量时间序列。执行提前 1 步预测是微不足道的，但我不确定如何执行，比如说，提前 10 步预测。两个问题：
1）我阅读了关于序列到序列 NN 的信息，但在时间序列预测的上下文中几乎找不到任何内容。我是否正确假设提前超过 1 个时间步长的预测是一个 seq2seq 问题？这对我来说很有意义，因为每个预测都取决于其前身。
2) 没有 seq2seq 的直观解决方案是：执行 1 步提前预测，然后将此预测附加到序列并使用它来获取下一个预测，依此类推。这与 seq2seq 方法有何不同？