写一个注意力机制CNN-LSTM预测时序数据模型使用model = Sequential()

当使用注意力机制的CNN-LSTM预测时序数据模型时，可以按照以下方式构建模型：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense, LSTM, TimeDistributed, RepeatVector, Multiply

# 定义模型
model = Sequential()

# 添加CNN层
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(timesteps, features)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))

# 添加LSTM层
model.add(LSTM(64, return_sequences=True))

# 添加注意力机制
model.add(TimeDistributed(Dense(1, activation='tanh')))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(timesteps, activation='softmax'))

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

在上述代码中，我们首先定义了一个Sequential模型。然后，我们添加了一个CNN层，其中包括一个Conv1D层和一个MaxPooling1D层，用于提取时序数据的特征。

接下来，我们添加了一个LSTM层，用于对时序数据进行建模。

为了引入注意力机制，我们使用TimeDistributed层添加了一个全连接层，并将其应用于每个时间步的输出。然后，我们将输出展平，并添加一个全连接层，用于输出每个时间步的注意力权重。

最后，我们使用softmax激活函数对注意力权重进行归一化，并编译模型，指定损失函数、优化器和评估指标。你可以根据实际情况进行调整和修改。