A117-SSA-CNN-LSTM-MATT多特征分类预测

飞书用户9071

2024年12月20日修改

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1.
奇异谱分析（SSA）：​
◦
singular_spectrum_analysis 函数对单个时间序列应用 SSA 进行信号分解，提取主要成分。这里选择了三个主要成分，您可以根据需要调整。​
◦
对每个特征应用 SSA 后，将分解后的组件作为新的特征，增加特征维度。​

2.
数据读取与预处理：​
◦
load_data 函数从 CSV 文件读取数据，如果文件不存在则生成并保存。​
◦
分离特征和目标变量，并对特征进行 SSA 分解。​
◦
使用 MinMaxScaler 对分解后的特征进行归一化。​
◦
创建时间序列数据集，使用过去 look_back 个时间步的特征预测当前时间步的标签。​
◦
划分训练集和测试集。​

3.
模型构建：​
◦
自定义 AttentionLayerCustom 实现注意力机制，用于增强模型对关键时间步的关注。​
◦
build_model 函数构建包含 CNN、LSTM 和 Attention 的深度学习模型。具体结构如下：​
▪
CNN：使用两个 Conv1D 层和池化层进行特征提取。​
▪
LSTM：使用 LSTM 层捕捉时间序列的依赖关系。​
▪
Attention：应用自定义的注意力层，以增强模型对重要时间步的关注。​
▪
全连接层：使用 Dense 层输出二分类结果。​

4.
模型训练与预测：​
◦
使用 EarlyStopping 监控验证损失，防止过拟合。​
◦
训练过程中记录训练和验证损失，以便后续可视化。​
◦
训练完成后，对训练集和测试集进行预测，并将预测概率转换为类别标签。​

5.
评估与可视化：​
◦
evaluate_metrics_classification 函数计算分类评估指标，包括准确率、精确率、召回率、F1 分数以及混淆矩阵和分类报告。​
◦
plot_results_classification 函数生成以下图表并保存为 PNG 文件：​
▪
训练过程图：展示训练和验证损失及准确率随训练轮次的变化。​
▪
混淆矩阵：展示预测结果的混淆矩阵。​
◦
打印分类报告，显示详细的评估指标。​

A117-SSA-CNN-LSTM-MATT多特征分类预测​

A117-SSA-CNN-LSTM-MATT多特征分类预测