编写代码，使用Python语言，基于Keras框架，使用transformer模型实现单变量时间序列数据预测

可以使用以下Python代码来实现：import keras
from keras.layers import Input, Dense, Dropout, LSTM, Embedding
from keras.models import Model# 输入层
inputs = Input(shape=(None,1))
# 嵌入层
embedding_layer = Embedding(input_dim=len(data_dict), output_dim=100, input_length=None)(inputs)
# Transformer模型
x = keras.layers.Bidirectional(keras.layers.LSTM(128, return_sequences=True))(embedding_layer)
x = keras.layers.Attention()([x,x,x])
x = keras.layers.GlobalMaxPooling1D()(x)
# 输出层
outputs = Dense(1, activation='linear')(x)# 构建模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(x, y, epochs=20, batch_size=32)