cnn多输入单输出时间序列预测代码

以下是使用Keras实现多输入单输出时间序列预测的示例代码：

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Conv1D, GlobalMaxPooling1D, Dense

# 定义输入层
input_layer = Input(shape=(None, num_channels))

# 定义卷积层
conv_layer = Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')(input_layer)

# 定义全局池化层
pool_layer = GlobalMaxPooling1D()(conv_layer)

# 定义输出层
output_layer = Dense(units=1, activation='linear')(pool_layer)

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

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))

其中，`num_channels` 表示输入的时间序列数量，`x_train` 和 `y_train` 分别表示训练集的输入和输出，`x_test` 和 `y_test` 分别表示测试集的输入和输出。在训练模型时，使用均方误差作为损失函数，使用Adam优化器进行优化。