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

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。