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改进版的LSTNet模型，它与之前的版本相比，主要有以下几个不同点： - 在第一个卷积层和GRU层之间添加了一个多头注意力层，用于捕捉时间序列之间的依赖关系。 - 在第二个卷积层和GRU层之间也添加了一个多头注意力层。 - 将两个多头注意力层的输出拼接在一起，得到最终的特征表示。 - 去掉了对第二个GRU层的dropout操作。 需要注意的是，在这个改进版的模型中，两个输入的卷积层和GRU层都是独立训练的，没有共享权重。因此，在第二个卷积层中，不能直接使用第一个卷积层的权重，而是需要重新训练。