写一个基于注意力机制的BiLSTM一维时序预测程序

首先，我们需要了解什么是 BiLSTM 和注意力机制。

BiLSTM 是双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory Network）的简称，它是一种深度学习模型，能够处理时序数据。BiLSTM 包含两个 LSTM 层，分别从正向和反向处理序列，并将它们的输出拼接在一起。

注意力机制是一种机制，可以让模型动态地关注序列中的某些位置。这在处理序列数据时非常有用，因为模型可以根据需要动态地调整它的关注点。

下面是一个基于注意力机制的 BiLSTM 一维时序预测程序的例子，使用 PyTorch 实现：

import torch
import torch.nn as nn

class AttentionBiLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(AttentionBiLSTM, self).__init__()
        
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.output_size = output_size
        
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, bidirectional=True)
        self.attention = nn.Linear(2*hidden_size, hidden_size)
        self.out = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        
    def forward(self, input):
        output, (hidden, cell) = self.lstm(input)
        
        # 计算注意力权重
        attention_weights = self.attention(output)
        attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1)
        
        # 计算加权和
        weighted_output = output * attention_weights
        weighted_output = weighted_output.sum(dim=1)
        
        return self.out(weighted_output)

在这个例