利用tensorflow，keras构建一个模型LSTM，使得该模型可以实现如下功能：将输入数据传递到三个LSTM层。在LSTM层中，有两个dropout层，以减少过拟合，提高深度神经网络的泛化能力。最后，添加一个密集层来将向量的维度从LSTM层更改为我们想要的格式(在这种情况下，一个时间步意味着一个维度)。

好的，下面是一个利用tensorflow和keras构建LSTM模型的示例代码，其中包含三个LSTM层和两个dropout层，并且最后添加一个密集层来更改向量的维度：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dropout, Dense

# 定义模型
model = Sequential()
# 添加第一个LSTM层，设置输出维度为128，输入形状为（时间步，特征数）
model.add(LSTM(units=128, input_shape=(timesteps, features), return_sequences=True))
# 添加第一个dropout层，设置丢失率为0.2
model.add(Dropout(0.2))
# 添加第二个LSTM层，设置输出维度为64
model.add(LSTM(units=64, return_sequences=True))
# 添加第二个dropout层，设置丢失率为0.2
model.add(Dropout(0.2))
# 添加第三个LSTM层，设置输出维度为32
model.add(LSTM(units=32))
# 添加一个密集层，将向量的维度从LSTM层更改为我们想要的格式
model.add(Dense(units=1))

在上面的代码中，`timesteps`表示时间步，`features`表示特征数。你需要根据你的数据来进行设置。

希望这个示例代码对你有帮助！