cnn+lstm+attention实现时间序列预测代码

在深度学习中，CNN (卷积神经网络)、LSTM (长短时记忆网络) 和注意力机制经常结合用于处理时间序列数据，特别是在自然语言处理、机器翻译和股票价格预测等领域。以下是使用Python库Keras实现这种组合的一个简化示例：

# 导入所需的库
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, LSTM, Dense, Conv1D, GlobalMaxPooling1D, Attention
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 定义输入序列形状
input_shape = (None, input_seq_length, num_features)

# 创建输入层
inputs = Input(shape=input_shape)

# 使用Conv1D捕获局部依赖
conv = Conv1D(filters=64, kernel_size=5, activation='relu')(inputs)

# 添加LSTM层处理长程依赖
lstm_out = LSTM(units=128)(conv)

# 应用全局池化以获取每个时间步的向量表示
pooling_out = GlobalMaxPooling1D()(lstm_out)

# 使用注意力机制对输出进行加权求和
attention = Attention()(pooling_out)

# 输出层（例如回归或分类）
outputs = Dense(units=num_classes, activation='softmax')(attention)

# 创建整个模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')  # 对于回归任务，通常选择均方误差作为损失函数

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(x_val, y_val))

# 预测阶段
predictions = model.predict(x_test)