时间序列预测迁移学习模型：使用10层Dense作为基础模型

以下是一个使用10层Dense作为基础模型的时间序列预测迁移学习模型的代码实现：

from keras.layers import Dense
from keras.models import Sequential, Model

# 定义基础模型
base_model = Sequential()
base_model.add(Dense(64, input_shape=(input_shape,)))
base_model.add(Dense(128))
base_model.add(Dense(256))
base_model.add(Dense(512))
base_model.add(Dense(512))
base_model.add(Dense(512))
base_model.add(Dense(512))
base_model.add(Dense(256))
base_model.add(Dense(128))
base_model.add(Dense(64))

# 冻结基础模型的前8个层
for layer in base_model.layers[:8]:
    layer.trainable = False

# 定义迁移学习模型
transfer_model = Sequential()
transfer_model.add(base_model)
transfer_model.add(Dense(1, activation='linear'))

# 编译模型
transfer_model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
transfer_model.fit(train_X, train_y, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(valid_X, valid_y))

在上面的代码中，我们首先定义了一个10层的Dense作为基础模型，然后冻结了基础模型的前8个层，只训练后面两个层，以便在新的时间序列预测任务中进行迁移学习。我们还添加了一个额外的Dense层，用于输出预测结果。最后，我们编译了模型并在训练集上训练了100个epoch。