keras实现cnn-bilstm回归预测,输入形状为1×6
时间: 2023-06-17 11:04:31 浏览: 77
以下是使用Keras实现CNN-BiLSTM回归预测的示例代码,假设输入数据形状为1×6:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Bidirectional, LSTM, Dense
# 构建CNN-BiLSTM模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(6, 1)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Bidirectional(LSTM(128)))
model.add(Dense(1))
# 编译模型
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=64, validation_data=(X_val, y_val))
```
其中,第一层为卷积层,使用64个3×1的滤波器,激活函数为ReLU,输入数据形状为6×1。第二层为最大池化层,池化窗口大小为2。第三层为双向LSTM层,使用128个隐藏节点。最后一层为全连接层,输出一个预测值。模型使用均方误差作为损失函数,Adam作为优化器进行训练。在训练过程中,可以使用X_train和y_train代表训练数据和标签,X_val和y_val代表验证数据和标签,进行模型的训练和验证。