注意力机制加GRU进行时序预测天气代码

以下是一个使用注意力机制和GRU进行时序预测天气的代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, GRU, Concatenate, Dot
from tensorflow.keras.models import Model

# 加载数据
data = pd.read_csv('weather_data.csv')

# 数据预处理
X = data[['temperature', 'pressure', 'humidity']].values
Y = data['wind_speed'].values.reshape(-1, 1)

# 定义模型输入
X_input = Input(shape=(X.shape[1],))
Y_input = Input(shape=(1,))

# 定义注意力机制
attention = Dense(10, activation='tanh')(X_input)
attention = Dense(1, activation='softmax')(attention)
attention = Dot(axes=1)([X_input, attention])
attention = Concatenate()([attention, Y_input])

# 定义GRU层
gru = GRU(10)(attention)

# 定义输出层
output = Dense(1)(gru)

# 定义模型
model = Model(inputs=[X_input, Y_input], outputs=output)

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

# 训练模型
model.fit([X, Y], Y, epochs=100, batch_size=32)

请注意，这只是一个示例代码，实际上，要预测天气，需要更复杂的模型和更多的数据。