如何合在一起是不是应该这样 ：# 添加线性成分 res = Dense(trainY.shape[1])(lstm_out) res = add([res, pred]) # 使用sigmoid激活函数输出最终结果 res = Activation('sigmoid')(res) # 创建模型 model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=res) # 创建GARCH模型 am = arch.arch_model(res, vol='GARCH', p=1, q=1) # 训练GARCH模型 res = am.fit() # 预测波动率 volatility = res.forecast(horizon=1).variance.iloc[-1].values # 将预测结果和波动率相乘，得到最终的预测结果 pred = model.predict([input_data1,input_data2]) pred = pred * np.sqrt(volatility) # 返回模型 return model, am

这段代码是正确的。首先，使用Dense层将LSTM的输出和pred相加，得到一个线性组合的结果。接着，使用sigmoid激活函数将这个线性组合的结果转换成0到1之间的概率值。然后，使用Model类将输入和输出定义为input_data1、input_data2和res，并创建一个模型。接下来，使用arch.arch_model函数创建一个GARCH模型，将res作为参数传递给该函数。然后，使用fit方法训练GARCH模型并使用forecast方法预测波动率。最后，将预测结果和波动率相乘，得到最终的预测结果，并将其返回。