对时间序列数据预测，构建先Mask再将数据传输给CNN网络，然后将数据传输给LSTM

对于时间序列数据的预测任务，你可以构建一个模型，首先对输入数据进行掩码操作，然后将掩码后的数据传递给CNN网络进行特征提取，最后将提取的特征序列传递给LSTM进行预测。

以下是一个示例的模型构建过程：

import torch
import torch.nn as nn

class TimeSeriesModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, dropout_rate):
        super(TimeSeriesModel, self).__init__()
        self.masking = nn.Linear(input_size, input_size)  # 掩码层
        self.cnn = nn.Conv1d(1, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)  # CNN层
        self.lstm = nn.LSTM(64, hidden_size, num_layers=1, batch_first=True)  # LSTM层
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)  # 全连接层
        self.dropout = nn.Dropout(dropout_rate)  # Dropout层

    def forward(self, x):
        masked_x = self.masking(x)  # 掩码操作
        masked_x = masked_x.unsqueeze(1)  # 调整维度以适应CNN输入要求
        cnn_out = self.cnn(masked_x)
        cnn_out = cnn_out.squeeze(2)  # 去除多余的维度
        lstm_out, _ = self.lstm(cnn_out)
        lstm_out = self.dropout(lstm_out[:, -1, :])  # 取LSTM最后一个时间步的输出
        output = self.fc(lstm_out)
        return output

在上述示例中，我们定义了一个名为TimeSeriesModel的模型。模型的构造函数`__init__`中包含了掩码层、CNN层、LSTM层、全连接层和Dropout层。

在模型的`forward`函数中，首先对输入数据进行掩码操作，然后将掩码后的数据传递给CNN层进行特征提取。接着，将CNN的输出传递给LSTM层进行时序建模，获取LSTM最后一个时间步的输出作为特征表示。最后，通过全连接层将特征映射到目标变量的维度，并返回预测结果。

需要根据实际任务和数据的特点，调整模型的参数和架构。例如，可以调整CNN和LSTM的层数、隐藏单元数，以及全连接层的输出大小等。

最后，可以使用该模型进行时间序列预测任务：

input_size = 10
hidden_size = 64
output_size = 1
dropout_rate = 0.2

model = TimeSeriesModel(input_size, hidden_size, output_size, dropout_rate)

在实际使用时，还需要定义损失函数和优化器，并使用训练数据对模型进行训练。