def LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY,config): # 输入数据 #inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(seq_len, input_dim)) time_steps1 = trainX1.shape[1] input_dim1 = trainX1.shape[2] ....... concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2]) res = Activation('sigmoid')(concat) model = Model(inputs=[input_data1,input_data2], outputs=res) return model 请将GRACH部分加入我的模型中
时间: 2024-01-22 22:03:15 浏览: 35
好的,你可以将以下代码添加到你的 `LSTNetAttention` 函数中,以将 GARCH 模型的预测结果作为一个新的特征加入到时间序列预测模型中:
```
# 使用 GARCH 模型预测波动率
am = arch.arch_model(trainY, vol='GARCH', p=1, q=1)
res = am.fit()
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([trainX1, trainX2])
pred = pred * np.sqrt(volatility)
# 将预测结果作为一个新的特征加入到模型中
new_feature = pred.reshape(-1, 1) # 重塑成 (batch_size, 1) 的形状
concat = concatenate([lstm_out1, lstm_out2, new_feature])
res = Activation('sigmoid')(concat)
model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=res)
```
需要注意以下几点:
1. 在使用 GARCH 模型预测波动率时,你需要将 `trainY` 作为输入参数传递给 `arch_model` 函数。
2. 在将预测结果作为一个新的特征加入到模型中时,你需要将它重塑成 (batch_size, 1) 的形状,并将它与 LSTM 模型的输出进行拼接。
3. 在训练模型时,你需要将新的特征加入到输入数据中,并将它们一起传递给 `fit` 方法。
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