写一个cnn bigru multiheadattention模型预测时间序列

以下是一个基于CNN、BiGRU和Multi-Head Attention的时间序列预测模型的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Conv1D, MaxPooling1D, Bidirectional, GRU, Dropout, LayerNormalization, MultiHeadAttention, concatenate
from tensorflow.keras.models import Model

def build_model(input_shape, output_shape, num_filters=64, kernel_size=3, num_heads=8):
    # Input layer
    inputs = Input(shape=input_shape)

    # Convolutional layer
    x = Conv1D(filters=num_filters, kernel_size=kernel_size, activation='relu')(inputs)
    x = MaxPooling1D(pool_size=2)(x)

    # Bidirectional GRU layer
    x = Bidirectional(GRU(units=num_filters, return_sequences=True))(x)

    # Multi-Head Attention layer
    self_attention = MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=num_filters)
    x = self_attention(x, x)

    # Concatenation layer
    x = concatenate([x, inputs])

    # Layer normalization
    x = LayerNormalization()(x)

    # Dropout layer
    x = Dropout(rate=0.2)(x)

    # Output layer
    outputs = Dense(output_shape, activation='linear')(x)

    # Model compilation
    model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

    return model

此模型的输入为时间序列数据，输出为预测的未来时间序列数据。模型由三个主要层组成：

1. 卷积层（Convolutional layer）: 用于提取时间序列数据的特征。
2. 双向GRU层（Bidirectional GRU layer）：提取更高级别的时间序列特征。
3. 多头注意力层（Multi-Head Attention layer）：关注序列中不同的特征，进一步提高模型的准确性。

在这三个主要层之间，还有一些额外的层，例如池化层（Pooling layer）、串联层（Concatenation layer）、层归一化层（Layer Normalization）和丢弃层（Dropout layer）。

最后，该模型使用均方误差（MSE）作为损失函数，使用Adam优化器进行训练。