ResNet1D-GRU时间序列预测python代码，不用torch

ResNet1D-GRU（短时记忆网络）通常用于处理一维的时间序列数据，常用于预测任务。这里是一个简单的Python代码示例，使用Keras库而不是PyTorch，它演示了如何构建这样一个模型进行预测：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, GRU, Reshape

# 假设我们有10个输入特征和1个输出特征，以及48步长的时间序列
input_dim = 10
output_dim = 1
timesteps = 48

# 创建ResNet1D结构
model = Sequential()
model.add(Reshape((timesteps, input_dim))) # 将输入展平为时间序列
model.add(GRU(units=64, return_sequences=True)) # 第一层GRU
model.add(GRU(units=32)) # 后续层GRU
model.add(Dense(output_dim, activation='linear')) # 输出层

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

# 模拟一些随机数据作为例子
x_train = np.random.rand(100, timesteps, input_dim)
y_train = np.random.rand(100, output_dim)

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=50, batch_size=32)

# 示例预测
new_data = np.random.rand(1, timesteps, input_dim) # 新的数据点
prediction = model.predict(new_data)

print("预测结果:", prediction)