vanilla_lstm中sw_width = 3 features = 1 n_seq = 2 n_steps = 2 epochs = 300 verbose = 0

在这个示例中，你似乎在设置一个Vanilla LSTM（基本LSTM）模型的参数，其中`sw_width`表示时间步长宽度，`features`代表特征数，而其他变量如`n_seq`（序列长度）、`n_steps`（每个时间步的数量）和`epochs`（训练轮数）也被定义。

对于Vanilla LSTM（不带卷积或其他复杂结构的基本LSTM），`sw_width`通常不会直接应用，因为它不是LSTM层的配置参数。`n_steps`实际上可能对应于`sw_width`，因为`n_steps`通常是预测一个时间窗口内的特征数量，而这个窗口的宽度可能就是`sw_width`。

然而，`TimeDistributed`模块[^1]在这里用于对输入数据进行操作，比如在一个时间维度上应用1D卷积层，这可能与`sw_width`有关，如果卷积层的`kernel_size`等于`sw_width`，那么它会在每个时间步上滑动该大小来提取特征。

下面是基于这些参数构建模型的一个简单示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, TimeDistributed

# 假设我们有一个LSTM模型
model = Sequential()

# 添加TimeDistributed层
model.add(TimeDistributed(Conv1D(filters=64, kernel_size=sw_width, activation='relu'),
                         input_shape=(n_seq, n_steps, features)))

# 其他参数
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')  # 使用adam优化器，均方误差损失
model.fit(x_input, y_input, epochs=epochs, verbose=verbose)  # 训练模型

注意，`x_input`需要按照`reshape`后的形状传递，即`(batch_size, n_seq, n_steps, n_features)`。