介绍以下模型结构model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(time_row,time_col), activation='relu', input_shape=(n_steps, time_row, time_col, n_features))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(1)) model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

这是一个使用 Keras 框架的深度学习模型结构。

第一层是 ConvLSTM2D 层，它是一种卷积循环神经网络层，用于处理时间序列数据。它使用 64 个过滤器，核大小为（time_row, time_col），激活函数为 relu，输入形状为（n_steps, time_row, time_col, n_features）。

第二层是 Flatten 层，它用于将卷积层的输出展平。

第三层是 Dense 层，它是一个全连接层，输出维度为1。

最后，模型使用 Adam 优化器和均方误差 (mse) 损失函数进行编译。