model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.LSTM(80, activation='relu', input_shape=(10, 7))) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.1)) model.add(tf.keras.layers.Dense(80)) model.add(tf.keras.layers.Dense(28)) model.compile(metrics=['accuracy'], loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.summary()

这是一个使用Keras构建的Sequential模型。它包含了一系列层，包括一个LSTM层、一个Dropout层和两个Dense层。每个层的功能如下：

1. LSTM层：具有80个神经元，并使用ReLU作为激活函数。输入形状为(10, 7)，表示输入序列的长度为10，每个时间步的特征维度为7。

2. Dropout层：设置丢弃率为0.1。它可以在训练过程中随机丢弃一部分神经元，以减少过拟合。

3. Dense层：具有80个神经元。它用于将LSTM层的输出映射到更高维度的特征空间。

4. Dense层：具有28个神经元。它用于将前一层的输出映射到最终的输出维度。

该模型使用了均方误差（mean squared error）作为损失函数，使用Adam优化器进行参数优化。同时，模型还计算了准确率（accuracy）作为评估指标。通过调用model.summary()可以查看模型的详细结构和参数数量。