请检查这个多步预测模型定义是否有错误 : concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2]) """ # 增加一个TimeDistributed层,以便对每个时间步进行相同的处理 td = TimeDistributed(Dense(128, activation='relu'))(concat) td = TimeDistributed(Dropout(0.2))(td) lstm_out = LSTM(64, return_sequences=True)(td) # 加入LSTM层 lstm_out = Dense(32, activation='relu')(lstm_out) lstm_out = Dense(16, activation='tanh')(lstm_out) res = Dense(trainY.shape[1])(lstm_out) """ #highway 使用Dense模拟AR自回归过程,为预测添加线性成份,同时使输出可以响应输入的尺度变化。 highway_window = config.highway_window #截取近3个窗口的时间维 保留了所有的输入维度 z = Lambda(lambda k: k[:, -highway_window:, :])(input_data1) z = Lambda(lambda k: K.permute_dimensions(k, (0, 2, 1)))(z) z = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, highway_window*trainX1.shape[2])))(z) z = Dense(trainY.shape[1])(z) res = add([concat,z]) res = Activation('sigmoid')(res) model = Model(inputs=[input_data1,input_data2], outputs=res) # 添加其他层 #model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=concat) model.add(keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)) model.add(keras.layers.Bidirectional(keras.layers.LSTM(units=128, return_sequences=True))) #model.add(SeqSelfAttention(attention_activation='sigmoid')) model.add(keras.layers.Dense(units=5)) model.add(keras.layers.Dense(units=8)) # 添加多步预测输出层 return model
时间: 2024-04-29 22:19:24 浏览: 35
该多步预测模型定义看起来没有明显的错误。它包含了LSTM层、Dense层、Dropout层、TimeDistributed层和Lambda层等,同时使用了concatenate和add函数。此外,它还添加了Embedding层、Bidirectional层、Dense层和多步预测输出层。需要注意的是,该模型的实现可能还需要依赖其他的函数和模块,如keras、tensorflow等,需要先进行导入。
相关问题
下面code如果加卷积池,应该放在什么位置 : concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2]) conv_out = Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu')(concat) # 添加一个卷积层 conv_out = Dropout(0.2)(conv_out) # 添加Dropout层
一般来说,卷积池化层通常会放在卷积层之后。因此,你可以将卷积层和池化层添加到代码中的 dropout 层之后,如下所示:
```
concat = concatenate([lstm_out1, lstm_out2])
conv_out = Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu')(concat)
conv_out = MaxPooling1D(pool_size=2)(conv_out) # 添加一个池化层
conv_out = Dropout(0.2)(conv_out)
```
其中,`MaxPooling1D` 是一个用于添加池化层的 Keras 层。在本例中,`pool_size` 参数设置为 2,表示池化窗口的大小为 2。你可以根据需要调整该参数。
这个是单步模型定义部分,看看改为多步,还需要修改什么 : concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2]) conv_out = Conv1D(filters=64, kernel_size=5, activation='relu')(concat) # 添加一个卷积层 # 添加MaxPooling1D池化层, 是否加这层,需要测试,适合于强烈的局部特征 #conv_out = MaxPooling1D(pool_size=2)(conv_out) conv_out = Dropout(0.2)(conv_out) # 添加Dropout层 # 增加一个TimeDistributed层,以便对每个时间步进行相同的处理 td = TimeDistributed(Dense(128, activation='relu'))(conv_out) td = TimeDistributed(Dropout(0.2))(td) #lstm_out = LSTM(64, return_sequences=False)(td) # 加入LSTM层 lstm_out = Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=False))(td)
要将单步模型修改为多步模型,需要对以下部分进行修改:
1. 修改输出层的形状,以适应多个时间步的预测输出。可以使用一个包含多个 Dense 层的堆叠来实现多步输出。
2. 修改损失函数,以考虑多个时间步的预测误差。
3. 调整训练数据的格式,以包含多个时间步的目标值。
4. 可以考虑使用循环神经网络(例如 LSTM)来处理多个时间步的输入和输出,以更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系。
以下是修改后的多步模型定义部分的示例代码:
```
concat = concatenate([lstm_out1, lstm_out2])
conv_out = Conv1D(filters=64, kernel_size=5, activation='relu')(concat)
conv_out = Dropout(0.2)(conv_out)
# 修改输出层的形状,以适应多个时间步的预测输出
dense_out = Dense(64, activation='relu')(conv_out)
dense_out = Dense(32, activation='relu')(dense_out)
dense_out = Dense(16, activation='tanh')(dense_out)
res1 = Dense(6)(dense_out) # 输出 6 个时间步的价格预测
# 修改损失函数,以考虑多个时间步的预测误差
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
# 调整训练数据的格式,以包含多个时间步的目标值
trainY = np.array([trainY1, trainY2, trainY3, trainY4, trainY5, trainY6])
trainY = np.transpose(trainY, (1, 0, 2))
# 使用 LSTM 处理多个时间步的输入和输出
td = TimeDistributed(Dense(128, activation='relu'))(conv_out)
td = TimeDistributed(Dropout(0.2))(td)
lstm_out = Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True))(td)
res1 = TimeDistributed(Dense(1))(lstm_out) # 输出 6 个时间步的价格预测
```
需要注意的是,以上示例代码仅供参考,具体实现可能因实际情况而异。