# 创建顺序模型 rnn = Sequential() # 添加 SimpleRNN 层 rnn.add(SimpleRNN(units=16, input_shape=(10, 1)),kernel_initializer='random_uniform') # 输入形状为 (batch_size, timesteps, input_dim) # 添加 Dropout 层 rnn.add(Dropout(0.2),kernel_initializer='random_uniform') # 添加 Dense 层 rnn.add(Dense(units=256, activation='ELU'),kernel_initializer='random_uniform') # 添加 Dropout 层 rnn.add(Dropout(0.5),kernel_initializer='random_uniform') # 添加输出层 rnn.add(Dense(units=1, activation='ELU'),kernel_initializer='random_uniform')修改为合理代码

下面是修改后的代码：

# 创建顺序模型
rnn = Sequential()

# 添加 SimpleRNN 层
rnn.add(SimpleRNN(units=16, input_shape=(10, 1), kernel_initializer='random_uniform'))

# 添加 Dropout 层
rnn.add(Dropout(0.2))

# 添加 Dense 层
rnn.add(Dense(units=256, activation='elu', kernel_initializer='random_uniform'))

# 添加 Dropout 层
rnn.add(Dropout(0.5))

# 添加输出层
rnn.add(Dense(units=1, activation='elu', kernel_initializer='random_uniform'))

在上述代码中，将kernel_initializer参数移到了每个层的构造函数中，并且将'ELU'修改为小写的'elu'。

相关问题

#构建 RNN/LSTM/GRU 模型 # 构建模型 model2 = Sequential() # 添加 RNN/LSTM/GRU 层 model2.add(LSTM(units=512, return_sequences=True, input_shape=(train_X.shape[1], 1))) model2.add(Dropout(0.2)) model2.add(LSTM(units=512, return_sequences=True)) model2.add(Dropout(0.2)) model2.add(LSTM(units=512)) model2.add(Dropout(0.2)) #在模型中添加Attention层 model2.add(Attention()) # 添加全连接层 model2.add(Dense(units=1)) # 编译模型 model2.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

这段代码是用 Keras 构建一个 RNN/LSTM/GRU 模型，并加入了 Attention 层，用于时间序列预测任务。其中，模型包含了三个 LSTM 层和三个 Dropout 层，每个 LSTM 层包含了 512 个神经元。模型的输入形状是 (timesteps, features)，其中 timesteps 表示时间步长，features 表示每个时间步长的特征数量。该模型使用了均方误差作为损失函数，Adam 作为优化器。

需要注意的是，该模型的训练数据应该是一个三维数组，形状为 (samples, timesteps, features)，其中 samples 表示样本数量。在训练之前，需要将数据转化成这种形式。另外，如果输入数据是二维的，可以通过 Reshape 层将其转化为三维形式。

import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, SimpleRNN from sklearn.metrics import mean_squared_error # 从Excel文件中读取数据 data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 数据归一化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(data) # 将数据划分为训练集和测试集 train_size = int(len(scaled_data) * 0.7) test_size = len(scaled_data) - train_size train_data, test_data = scaled_data[0:train_size, :], scaled_data[train_size:len(scaled_data), :] # 创建RNN模型 model = Sequential() model.add(SimpleRNN(units=64, input_shape=(1, 4), activation='relu')) model.add(Dense(units=1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') # 训练模型 model.fit(train_data[:, 0:3].reshape(-1, 1, 3), train_data[:, 3], epochs=100, batch_size=32) # 在测试集上进行预测 predicted = model.predict(test_data[:, 0:3].reshape(-1, 1, 3)) # 反归一化 predicted = scaler.inverse_transform(predicted) actual = scaler.inverse_transform(test_data[:, 3].reshape(-1, 1)) # 计算均方误差 mse = mean_squared_error(actual, predicted) print("均方误差：", mse)这个表格里的数据假有8列，向下传播最后一行是8个输出，这个里面的程序里面怎么改

根据你提供的代码，数据集的最后一列是预测目标，因此在模型的训练和测试中，应该将最后一列作为输出，前三列作为输入。如果你的数据集有8列，你需要将以下代码：

model.add(SimpleRNN(units=64, input_shape=(1, 4), activation='relu'))

修改为：

model.add(SimpleRNN(units=64, input_shape=(1, 3), activation='relu'))

这样模型的输入就是3个特征，而不是4个特征。如果你想要输出8个预测结果，你需要将以下代码：

model.add(Dense(units=1))

修改为：

model.add(Dense(units=8))

这样模型的输出就是8个预测结果。同时，你需要相应地修改训练和测试数据的形状，以及反归一化的代码。具体来说，你需要将以下代码：

train_data[:, 0:3].reshape(-1, 1, 3)
test_data[:, 0:3].reshape(-1, 1, 3)
predicted = scaler.inverse_transform(predicted)
actual = scaler.inverse_transform(test_data[:, 3].reshape(-1, 1))

修改为：

train_data[:, 0:3].reshape(-1, 1, 3)
test_data[:, 0:3].reshape(-1, 1, 3)
predicted = scaler.inverse_transform(predicted)
actual = scaler.inverse_transform(test_data[:, 0:8])

这样你就可以得到8个预测结果，并且可以将预测结果和实际结果反归一化，计算均方误差。