请用Keras框架来写一个CNN-BiLSTM模型进行电力时间序列数据预测

好的，以下是一个基于Keras框架的CNN-BiLSTM模型，用于电力时间序列数据预测的示例代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Bidirectional, Dense, Dropout

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(n_steps, n_features)))
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Bidirectional(LSTM(100, activation='relu')))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1))

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

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=64, validation_data=(X_test, y_test))

其中，`n_steps`表示每个样本的时间步数，`n_features`表示每个时间步的特征数，`X_train`和`y_train`分别表示训练集的输入和输出，`X_test`和`y_test`分别表示测试集的输入和输出。在模型中，我们首先使用了两个卷积层和一个最大池化层来提取特征，然后使用了一个双向LSTM层来学习序列关系，最后使用了一个全连接层来输出预测结果。在模型的训练过程中，我们使用了Adam优化器和均方误差损失函数。