在卷积神经网络前加入Selfattention，和LSTM组合进行时间序列预测的代码

以下是一个示例代码，展示了如何在卷积神经网络前加入Self-Attention和LSTM进行时间序列预测。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv1D, LSTM, Dense, Attention

# 输入数据的形状：(样本数, 时间步长, 特征维度)
input_shape = (None, 10, 1)

# 定义输入层
inputs = Input(shape=input_shape)

# 添加Self-Attention层
attention = Attention()  # 可以根据需要设置参数，如头数等
attention_output = attention(inputs)

# 添加卷积层
conv1d = Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu')(attention_output)

# 添加LSTM层
lstm = LSTM(units=64, return_sequences=False)(conv1d)

# 添加输出层
outputs = Dense(units=1)(lstm)

# 构建模型
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

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

# 打印模型结构
model.summary()

在这个示例代码中，我们首先定义了输入层，然后在输入层后面添加了一个Self-Attention层。Self-Attention层可以帮助模型捕捉输入序列中的长距离依赖关系。

接下来，我们将Self-Attention层的输出传递给一个卷积层，用于进一步提取特征。

最后，我们将卷积层的输出传递给一个LSTM层，用于处理时间序列数据。LSTM层可以帮助模型学习序列中的长期依赖关系。

最后，我们通过添加一个Dense层作为输出层来预测时间序列的下一个值。

请注意，这只是一个示例代码，具体的网络结构和参数设置可能需要根据你的数据和任务进行调整。