请建立LSTM-GRU组合模型

好的，下面我将为您建立一个LSTM-GRU组合模型，用于时间序列预测：

from keras.layers import Input, Dense, LSTM, GRU, Concatenate
from keras.models import Model

# 定义输入
input_layer = Input(shape=(timesteps, input_dim))

# 定义LSTM层
lstm_layer = LSTM(units=32, activation='tanh', return_sequences=True)(input_layer)

# 定义GRU层
gru_layer = GRU(units=16, activation='tanh')(lstm_layer)

# 连接LSTM和GRU层
concat_layer = Concatenate()([lstm_layer, gru_layer])

# 定义输出层
output_layer = Dense(units=output_dim, activation='linear')(concat_layer)

# 定义模型
model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

在上面的代码中，我们先定义了一个输入层，接着定义了一个LSTM层和一个GRU层，然后将它们连接起来，最后再加上一个输出层。

需要注意的是，由于LSTM和GRU层都是用于处理时间序列数据的，因此我们需要将输入数据的形状设置为（timesteps, input_dim），其中timesteps表示时间步数，input_dim表示每个时间步的特征数。另外，由于这是一个回归问题，我们使用了均方误差（MSE）作为损失函数，使用Adam优化器进行模型优化。

希望这个LSTM-GRU组合模型能够满足您的需求。