在本文中，我们使用了专门针对客户的多元时间序列数据设计的神经网络框架，拟合单隐层神经网络，可能存在跳跃层连接。

多元时间序列数据是具有多个变量随时间变化的数据集，这个框架针对这种类型的数据特点进行设计，能够有效地对其进行分析和处理，例如可以提取数据中的特征、进行预测等。例如在金融领域，可能会用多元时间序列数据设计的神经网络框架来分析多种金融指标随时间的变化，从而对股票价格进行预测。

使一个只有一层隐藏层的神经网络与给定的数据相适应，并且在这个网络中有可能存在跨越某些中间层直接进行连接的情况。

具体来说，拟合单隐层神经网络意味着通过调整神经网络的参数，使得该神经网络能够较好地对特定的数据进行建模和预测。单隐层神经网络通常包括输入层、一个隐藏层和输出层。

而可能存在跳跃层连接表示在这个神经网络的结构中，不排除有一些连接是直接从输入层跨越隐藏层连接到输出层，或者从一个隐藏层的神经元直接连接到另一个隐藏层的神经元，而不经过中间的一些层，这样的连接方式可以为神经网络带来更多的灵活性和表达能力。