这是一个关于如何使用Keras构建一个能够处理多元时间序列的RNN（递归神经网络）的问题。在这个例子中，我们将建立一个能够预测多组时间序列数据的模型。

首先，我们需要导入必要的库：

```python
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
```

然后，我们需要创建一个函数来生成数据。在这个例子中，我们将生成一组时间序列数据和一组对应的标签。我们使用正弦波作为数据源：

```python
def generate_data(n_samples, n_timesteps, n_features):
    X = np.random.rand(n_samples, n_timesteps, n_features)
    y = np.sin(np.cumsum(np.random.randn(n_samples, n_timesteps, 1), axis=1))
    return X, y
```

接下来，我们定义我们的模型。在这个例子中，我们将使用一个包含两个LSTM层的RNN：

```python
def create_model(n_timesteps, n_features):
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(50, activation='relu', return_sequences=True, input_shape=(n_timesteps, n_features)))
    model.add(LSTM(50, activation='relu'))
    model.add(Dense(1))
    model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
    return model
```

现在，我们可以生成一些数据并使用我们的模型进行训练：

```python
n_samples = 1000
n_timesteps = 10
n_features = 5

X, y = generate_data(n_samples, n_timesteps, n_features)
model = create_model(n_timesteps, n_features)
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32, verbose=0)
```

最后，我们可以使用我们的模型来进行预测：

```python
y_pred = model.predict(X)
print(y_pred)
```

在这个例子中，我们首先生成了一组时间序列数据和一组对应的标签。然后，我们定义了一个RNN模型并训练了它。最后，我们使用训练好的模型对数据进行了预测。

注意：这个例子中的代码可能需要根据你的具体需求进行调整。例如，你可能需要改变模型的结构（例如，添加更多的LSTM层），或者调整模型的参数（例如，改变学习率、优化器等）。