keras建立一个simplernn模型

可以使用以下代码建立一个简单的RNN模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import SimpleRNN, Dense

model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(units=32, input_shape=(None, 1)))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

这个模型包含一个简单的RNN层和一个全连接层。RNN层的输出将被馈送到全连接层进行分类。在这个例子中，我们使用了sigmoid激活函数和二元交叉熵损失函数。

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keras建立一个simplernn回归模型

可以使用以下代码建立一个简单的RNN回归模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, SimpleRNN

model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(units=32, input_shape=(None, 1)))
model.add(Dense(units=1))

model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

这个模型包括一个32个神经元的SimpleRNN层和一个输出层。输入数据的形状是(None, 1)，其中None表示序列长度可以是任意值。模型使用均方误差作为损失函数，使用Adam优化器进行训练。

根据上述数据建立，arima-rnn模型，帮我写出python代码，不用tensorflow与keras

要在Python中使用ARIMA-RNN（自回归整合移动平均循环神经网络）模型，我们可以利用`statsmodels`库来处理ARIMA部分，以及`scikit-learn`库的一个简单版本（例如`SimpleRNN`）来进行RNN部分。由于`statsmodels`没有内置的RNN支持，我们需将ARIMA预测结果作为RNN的输入序列。下面是一个简单的示例：

import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from keras.models import Sequential
from keras.layers import SimpleRNN

# 假设你已经有了时间序列数据 'ts_data'
ts_data = ...  # 应包含训练集和测试集

# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(ts_data)

# 将数据分为训练集和测试集
train_size = int(len(scaled_data) * 0.7)
test_size = len(scaled_data) - train_size
train, test = scaled_data[0:train_size], scaled_data[train_size:]

# ARIMA模型
arima_model = ARIMA(train, order=(5, 1, 0))  # 这里假设ARIMA(5,1,0)适合你的数据
arima_results = arima_model.fit()
forecast_arima = arima_results.forecast(steps=test_size)[0]

# RNN模型
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(units=50, input_shape=(None, 1), return_sequences=True))
model.add(SimpleRNN(units=50))
model.add(Dense(1))

model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model.fit(np.array(train).reshape(-1, 1, train.shape[1]), epochs=100)  # 假设训练100轮

# 将ARIMA预测值作为RNN输入
rnn_forecast = model.predict(forecast_arima)

# 合并ARIMA和RNN预测
final_forecast = scaler.inverse_transform(rnn_forecast)

# 计算误差
mse = mean_squared_error(test, final_forecast)
print("MSE:", mse)