LSTM-attention预测时序数据模型使用model = Sequential()

对于使用LSTM和Attention结构预测时序数据的模型，可以按照以下代码使用Keras的Sequential模型进行构建：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense, Attention

model = Sequential()

# 添加LSTM层
model.add(LSTM(units=128, return_sequences=True, input_shape=(seq_length, feature_dim)))

# 添加Attention层
model.add(Attention())

# 添加全连接层
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))

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

# 打印模型概述
model.summary()

在上述代码中，我们首先添加了一个LSTM层，并设置`return_sequences=True`，以便将LSTM层的输出传递给Attention层。然后，我们添加了一个Attention层，它可以对LSTM层的输出进行加权处理，以便更关注重要的时间步。最后，我们添加了一个全连接层作为输出层。

请注意，上述代码中的`seq_length`和`feature_dim`需要根据你的数据集进行调整，分别表示序列长度和特征维度。你也可以根据具体任务需求调整模型的超参数和层数。