# 定义模型 model = Sequential() # 添加CNN层 model.add( TimeDistributed(Conv1D(filters=64, kernel_size=1, activation='relu', input_shape=(None, 2, 1)))) model.add(TimeDistributed(MaxPooling1D(pool_size=1))) model.add(TimeDistributed(Flatten())) # 添加LSTM层 model.add(LSTM(4, return_sequences=True)) # 添加注意力机制 model.add(TimeDistributed(Dense(1, activation='tanh'))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(2, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics='mae') history = model.fit(trainX, trainY, epochs=10000, batch_size=256, verbose=2)

这段代码是一个完整的模型定义、编译和训练的示例。下面是对代码的解释：

首先，通过`model = Sequential()`创建了一个Sequential模型。

然后，通过`model.add(TimeDistributed(Conv1D(filters=64, kernel_size=1, activation='relu', input_shape=(None, 2, 1))))`添加了一个时间分布的一维卷积层。这里的参数filters表示卷积核的数量，kernel_size表示卷积核的大小，activation表示激活函数，input_shape表示输入的形状。

接着，通过`model.add(TimeDistributed(MaxPooling1D(pool_size=1)))`添加了一个时间分布的最大池化层。这里的参数pool_size表示池化窗口大小。

然后，通过`model.add(TimeDistributed(Flatten()))`将卷积层的输出展平，以便与LSTM层连接。

接下来，通过`model.add(LSTM(4, return_sequences=True))`添加了一个LSTM层，参数4表示LSTM层的输出维度大小，`return_sequences=True`表示输出的是每个时间步的隐藏状态序列。

然后，通过`model.add(TimeDistributed(Dense(1, activation='tanh')))`再次添加一个时间分布的全连接层，用于引入注意力机制。

接着，通过`model.add(Flatten())`将注意力权重展平，以便与当前时间步的输入进行拼接。

然后，通过`model.add(Dense(2, activation='softmax'))`添加了一个全连接层，并使用softmax激活函数输出最终的分类结果。

接下来，通过`model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics='mae')`编译模型。这里的参数loss表示损失函数，optimizer表示优化器，metrics表示评估指标。

最后，通过`model.fit(trainX, trainY, epochs=10000, batch_size=256, verbose=2)`对模型进行训练。这里的参数trainX和trainY表示训练数据的输入和标签，epochs表示训练的轮数，batch_size表示每个批次的样本数量，verbose表示训练过程中的输出信息级别。

需要注意的是，训练过程可能需要根据具体情况进行调整。例如，可以根据验证集的结果来进行早停（early stopping），以避免过拟合或提前结束训练等。