使用model = Sequential()写一个CNN-LSTM-Attention数据预测模型
时间: 2024-04-15 14:30:11 浏览: 32
好的,下面是使用Keras库中的Sequential模型编写一个CNN-LSTM-Attention数据预测模型的示例代码:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Dense, Attention
model = Sequential()
# 添加卷积层
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(seq_length, feature_dim)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
# 添加LSTM层
model.add(LSTM(units=128, return_sequences=True))
# 添加Attention层
model.add(Attention())
# 添加全连接层
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 打印模型概述
model.summary()
```
注意,上述代码中的`seq_length`和`feature_dim`需要根据你的数据集进行调整,分别表示序列长度和特征维度。此外,你还可以根据具体任务需求调整模型的超参数和层数。
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