写一个CNN-LSTM-Attention时序数据预测模型使用model = Sequential()

好的，下面是使用Keras库中的Sequential模型编写一个CNN-LSTM-Attention时序数据预测模型的示例代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Dense, Attention

model = Sequential()

# 添加卷积层
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(seq_length, feature_dim)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))

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

# 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='mse', metrics=['mae'])

# 打印模型概述
model.summary()

这里的代码与之前的示例代码类似，只是将损失函数改为了均方误差（Mean Squared Error）和平均绝对误差（Mean Absolute Error），用于时序数据的预测任务。同样，你需要根据你的数据集调整`seq_length`和`feature_dim`参数，并根据具体任务需求调整模型的超参数和层数。