这个是单步模型定义部分，看看改为多步，还需要修改什么 ： concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2]) conv_out = Conv1D(filters=64, kernel_size=5, activation='relu')(concat) # 添加一个卷积层 # 添加MaxPooling1D池化层, 是否加这层,需要测试，适合于强烈的局部特征 #conv_out = MaxPooling1D(pool_size=2)(conv_out) conv_out = Dropout(0.2)(conv_out) # 添加Dropout层 # 增加一个TimeDistributed层，以便对每个时间步进行相同的处理 td = TimeDistributed(Dense(128, activation='relu'))(conv_out) td = TimeDistributed(Dropout(0.2))(td) #lstm_out = LSTM(64, return_sequences=False)(td) # 加入LSTM层 lstm_out = Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=False))(td)

要将单步模型修改为多步模型，需要对以下部分进行修改：

1. 修改输出层的形状，以适应多个时间步的预测输出。可以使用一个包含多个 Dense 层的堆叠来实现多步输出。

2. 修改损失函数，以考虑多个时间步的预测误差。

3. 调整训练数据的格式，以包含多个时间步的目标值。

4. 可以考虑使用循环神经网络（例如 LSTM）来处理多个时间步的输入和输出，以更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系。

以下是修改后的多步模型定义部分的示例代码：

concat = concatenate([lstm_out1, lstm_out2])
conv_out = Conv1D(filters=64, kernel_size=5, activation='relu')(concat)
conv_out = Dropout(0.2)(conv_out)

# 修改输出层的形状，以适应多个时间步的预测输出
dense_out = Dense(64, activation='relu')(conv_out)
dense_out = Dense(32, activation='relu')(dense_out)
dense_out = Dense(16, activation='tanh')(dense_out)
res1 = Dense(6)(dense_out) # 输出 6 个时间步的价格预测

# 修改损失函数，以考虑多个时间步的预测误差
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 调整训练数据的格式，以包含多个时间步的目标值
trainY = np.array([trainY1, trainY2, trainY3, trainY4, trainY5, trainY6])
trainY = np.transpose(trainY, (1, 0, 2))

# 使用 LSTM 处理多个时间步的输入和输出
td = TimeDistributed(Dense(128, activation='relu'))(conv_out)
td = TimeDistributed(Dropout(0.2))(td)
lstm_out = Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True))(td)
res1 = TimeDistributed(Dense(1))(lstm_out) # 输出 6 个时间步的价格预测

需要注意的是，以上示例代码仅供参考，具体实现可能因实际情况而异。