用python建立一个1Dcnn-bilstm-attention模型做回归预测多变量输入单变量输出

这是一个比较复杂的模型，需要用到深度学习框架，比如TensorFlow或PyTorch。以下是一个基于TensorFlow的1D CNN-BiLSTM-Attention模型的代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义输入和输出的维度
input_shape = (None, num_features)
output_shape = (None, 1)

# 定义模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    # 1D卷积层
    tf.keras.layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=input_shape),
    tf.keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2),
    # 双向LSTM层
    tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(64, return_sequences=True)),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    # 注意力层
    tf.keras.layers.Attention(),
    # 全连接层
    tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    # 输出层
    tf.keras.layers.Dense(output_shape[1])
])

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

其中，`num_features`是输入数据的特征数，`x_train`和`y_train`是训练数据，`x_test`和`y_test`是测试数据。模型的损失函数为均方误差，优化器为Adam。训练过程中，可以设置合适的批次大小和训练次数。训练完毕后，可以使用`model.predict()`方法对新数据进行预测。