Что и где надо исправить, чтобы прогноз получился более менее правдоподобным?

freeExec, так в fit как раз и передаётся обучающая выборка. А функция активации - это функция активации.

Что и где надо исправить, чтобы прогноз получился более менее правдоподобным?

Вот, кстати говоря, сама модель:

multi_step_model = tf.keras.models.Sequential()
multi_step_model.add(tf.keras.layers.LSTM(32,
                                          return_sequences=True,
                                          input_shape=x_train_multi.shape[-2:]))
multi_step_model.add(tf.keras.layers.LSTM(16, activation='relu'))
multi_step_model.add(tf.keras.layers.Dense(36))
multi_step_model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(clipvalue=1.0), loss='mae')
multi_step_history = multi_step_model.fit(train_data_multi, epochs=EPOCHS,
                                          steps_per_epoch=EVALUATION_INTERVAL,
                                          validation_data=val_data_multi,
                                          validation_steps=50)