长短期记忆网络（LSTM）处理时间序列使之和ResNet结合要如何实现，给出代码

长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），它能够学习长期依赖信息，非常适合处理和预测时间序列中的重要事件。而残差网络（ResNet）是一种深度卷积神经网络架构，它通过引入“跳过连接”来解决深层网络训练中的梯度消失问题。将LSTM与ResNet结合通常意味着你想在时间序列数据上应用ResNet的结构优势，这在时间序列预测中是不常见的，因为ResNet是为图像数据设计的，但可以通过某些创造性的方法来实现。

由于你要求给出代码，我需要说明通常LSTM用于时间序列预测并不需要与ResNet结合，而是直接将LSTM应用于序列数据。然而，如果你想尝试结合这两种网络，可以将LSTM作为特征提取器，然后将提取的特征传递给ResNet结构。但是请注意，这种结合并不直观，且没有标准的实现方法，因此以下代码只能作为参考思路，不能直接应用于实际问题。

这里提供一个简化的概念性代码示例，展示如何将LSTM与CNN（卷积神经网络，ResNet的底层结构）结合：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, TimeDistributed, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten

# 假设输入数据的维度是(时间步长, 特征数)
input_shape = (None, 10)  # None表示时间步长可以根据数据集动态变化，10是特征数

# 构建模型
model = Sequential()
# 添加LSTM层
model.add(LSTM(64, return_sequences=True, input_shape=input_shape))
# 添加时间分布的卷积层
model.add(TimeDistributed(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu')))
# 添加最大池化层
model.add(TimeDistributed(MaxPooling1D(pool_size=2)))
# 展平层
model.add(TimeDistributed(Flatten()))
# 添加全连接层
model.add(Dense(50, activation='relu'))
# 输出层
model.add(Dense(10, activation='softmax'))  # 假设是10分类问题

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 打印模型概况
model.summary()

# 训练模型（这里需要提供数据）
# model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=64)

这段代码中，我们首先添加了一个LSTM层，然后使用`TimeDistributed`包装器添加了卷积层，这样卷积层就可以在每个时间步长上独立运行。随后是一个最大池化层和一个全连接层。这只是一个基本的框架，实际应用中可能需要根据具体问题调整网络结构和参数。