对于多特征的气象时序数据，设计一个attention+LSTM程序，实现对浪高的多步预测，请输出代码

好的，以下是一个简单的多特征气象时序数据的attention+LSTM程序，用于实现对浪高的多步预测：

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, LSTM, Dense, Attention

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
data = data.dropna()
data = data[['feature1', 'feature2', 'feature3', 'wave_height']]

# 数据预处理
X = []
Y = []
for i in range(30, len(data)):
    X.append(data.iloc[i-30:i, :].values)
    Y.append(data.iloc[i:i+3, -1].values)
X = np.array(X)
Y = np.array(Y)

# 划分数据集
train_size = int(len(X) * 0.8)
train_X, train_Y = X[:train_size], Y[:train_size]
test_X, test_Y = X[train_size:], Y[train_size:]

# 定义模型
inputs = Input(shape=(30, 4))
lstm_out = LSTM(64, return_sequences=True)(inputs)
attention_out = Attention()([lstm_out, lstm_out])
flatten_out = tf.keras.layers.Flatten()(attention_out)
output = Dense(3)(flatten_out)
model = Model(inputs=inputs, outputs=output)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(train_X, train_Y, batch_size=64, epochs=100)

# 预测
preds = model.predict(test_X)

# 输出结果
print(preds)

在这个程序中，我们使用了一个包含3个特征和1个目标变量（即浪高）的数据集。我们首先进行了数据预处理，然后将数据集分为训练集和测试集。接着，我们定义了一个包含attention机制的LSTM模型，使用均方误差作为损失函数进行训练。最后，我们对测试集进行了预测，并输出了预测结果。