TCN-BIGRU时间序列预测代码

以下是 TCN-BIGRU 时间序列预测的 Python 代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, GRU, Bidirectional, Conv1D
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tcn import TCN # 导入 TCN 模型

def build_tcn_bigru_model(input_shape, tcn_filters, tcn_kernel_size, gru_units):
    inputs = Input(shape=input_shape)
    # 构建 TCN 模型
    x = TCN(filters=tcn_filters, kernel_size=tcn_kernel_size, activation='relu')(inputs)
    # 构建 BiGRU 模型
    x = Bidirectional(GRU(units=gru_units))(x)
    # 添加全连接层
    outputs = Dense(1)(x)
    model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    model.compile(optimizer=Adam(), loss='mse')
    return model

解释：
以上是一个基于 Keras 的 TCN-BIGRU 时间序列预测模型的构建代码，使用该模型可以对时间序列进行预测。该模型由三个部分组成：TCN 模型、BiGRU 模型和全连接层。其中 TCN 模型用于提取时间序列的特征，BiGRU 模型用于学习时间序列的上下文信息，全连接层用于做出预测。