这是我模型最后阶段，你看如何加入GRACH ： res = Dense(trainY.shape[1])(lstm_out) #highway 使用Dense模拟AR自回归过程，为预测添加线性成份，同时使输出可以响应输入的尺度变化。 highway_window = config.highway_window #截取近3个窗口的时间维 保留了所有的输入维度 z = Lambda(lambda k: k[:, -highway_window:, :])(input_data1) z = Lambda(lambda k: K.permute_dimensions(k, (0, 2, 1)))(z) z = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, highway_window*trainX1.shape[2])))(z) z = Dense(trainY.shape[1])(z) """ highway_window = config.highway_window z = input1[:, -highway_window:, :] z = Flatten()(K.permute_dimensions(z, (0, 2, 1))) z = Dense(trainY.shape[1])(z) """ res = add([res,z]) res = Activation('sigmoid')(res) model = Model(inputs=[input_data1,input_data2], outputs=res) return model

在你的模型最后阶段，可以将GARCH模型添加到其中，具体步骤如下：

1. 根据你的时间序列数据，使用GARCH模型训练出一个波动率预测模型。

2. 将你的模型的输出和两个输入分别作为GARCH模型的输入和条件变量之一。具体来说，可以将模型的输出作为GARCH模型的输入，将两个输入作为GARCH模型的条件变量之一。

3. 利用训练好的GARCH模型预测波动率，并将波动率预测值和模型的输出相乘，得到最终的预测结果。

4. 将预测结果传递给Dense层，并添加线性成分，同时使输出可以响应输入的尺度变化。

下面是示例代码：

# 导入GARCH库
import arch

# 创建GARCH模型
am = arch.arch_model(data, vol='GARCH', p=1, q=1)

# 训练GARCH模型
res = am.fit()

# 预测波动率
volatility = res.forecast(horizon=1).variance.iloc[-1].values

# 将预测结果和波动率相乘，得到最终的预测结果
pred = model.predict([input_data1,input_data2])
pred = pred * np.sqrt(volatility)

# 添加线性成分
res = Dense(trainY.shape[1])(lstm_out)
res = add([res, pred])

# 使用sigmoid激活函数输出最终结果
res = Activation('sigmoid')(res)

# 创建模型
model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=res)

# 返回模型
return model

需要注意的是，这只是一种示例方法，具体实现方法可能因不同的数据和需求而异。在实际应用中，需要根据具体情况进行调整和优化。