def LSTNet(trainX1,trainX2,trainY,config): input1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2])) conv1 = C

这个函数实现了一个LSTNet模型，它包含两个输入和一个输出。其中，第一个输入`trainX1`是一个形状为`(样本数量, 时间步数, 特征数量)`的数组，第二个输入`trainX2`是一个形状相同的数组。输出`trainY`是一个形状为`(样本数量, )`的一维数组。 具体来说，该模型包含以下几个组件： - 两个卷积层：分别对应两个输入，用于提取时间序列特征。 - 两个多头注意力层：分别对应两个卷积层的输出，用于捕捉时间序列之间的依赖关系。 - 两个GRU层：分别对应两个多头注意力层的输出，用于学习时间序列的长期依赖关系。 - 一个拼接层：将两个GRU层的输出拼接在一起，得到最终的特征表示。 - 一个全连接层：将拼接层的输出映射到输出空间。 - 一个高速公路网络：用于模拟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。 需要注意的是，在这个模型中，两个输入共享卷积层的权重，但是它们的输出并不共享。因此，在第二个卷积层中，需要手动将权重设置为第一个卷积层的权重。