我正在预测学校住宅楼内卧室的能源使用情况，其中日期、温度和湿度作为输入特征，使用 7time-steps并预测一天（one-timestep）。

我能够预测一间卧室。该建筑有大约 100 间卧室，所有卧室的布局和占用率都或多或少相同，因此所有这 100 间卧室的数据与第一间卧室的日期范围相同，并且同一天的湿度和温度水平相同。现在我想用 100 间卧室的所有能源数据训练我的模型，以便模型捕获所有 100 个房间的能源模式。

然后，我想预测任何给定卧室（不是特定卧室）的能源使用情况，使用这个模型已经对所有 100 间卧室进行了训练。换句话说，业务问题是“这所住宅学校大楼内卧室的预期能源使用量是多少？ ”

我想知道如何将所有这 100 个房间训练成一个LSTM模型，因为这LSTM是一个时间序列模型，而 100 个房间意味着我有 100 个时间序列。我不能简单地连接所有房间的数据集。

我将如何构建我的数据并在LSTM模型中运行它？

如果有人可以向我展示如何做到这一点，我将不胜感激。