前言

本文基于某時間序列分類任務(wù)數(shù)據(jù)集，介紹一種融合快速傅里葉變換FFT，基于時頻特征融合的FFT-CNN-BiGRU-Attention創(chuàng)新分類模型。

1 模型簡介與創(chuàng)新點介紹

1.1 模型簡介

● 數(shù)據(jù)集：時間序列分類任務(wù)數(shù)據(jù)集

● 環(huán)境框架：python 3.9  pytorch 2.1 及其以上版本均可運行

● 使用對象：入門學(xué)習(xí)，論文需求者

● 代碼保證：代碼注釋詳細(xì)、即拿即可跑通。

● 配套文件：詳細(xì)的環(huán)境配置安裝教程，模型、參數(shù)講解文檔

1.2 創(chuàng)新點介紹

（1）快速傅里葉變換（FFT）：

FFT是一種快速計算離散傅里葉變換（DFT）的算法，用于將時間域信號轉(zhuǎn)換到頻域。這在時間序列分析中非常有用，因為頻域特征可以揭示時間域中不明顯的模式。在創(chuàng)新模型中，F(xiàn)FT用于提取時間序列的頻域特征，這些特征與原始時間域特征結(jié)合使用，可以提高模型的分類性能。

（2）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）：

在創(chuàng)新模型中，CNN用于提取經(jīng)過FFT處理后的頻域特征以及原始時間序列數(shù)據(jù)中的局部模式和特征。這些特征可以是短期的變化或某種局部一致性。

（3）雙向門控循環(huán)單元（BiGRU）：

GRU是一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的變體，能夠有效捕獲序列數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系。雙向GRU則通過從前向和后向兩個方向處理數(shù)據(jù)，提高了對上下文的理解能力。BiGRU在這個模型中用于處理序列數(shù)據(jù)的時間依賴性，結(jié)合CNN提取的特征，能夠更好地理解時間序列的動態(tài)行為。

（4）注意力機制：

注意力機制用于識別輸入序列中最相關(guān)的部分，從而使模型更專注于有用的特征。這種機制在處理長序列數(shù)據(jù)時特別有用，可以幫助模型在大量信息中提取關(guān)鍵特征。在這個模型中，注意力機制幫助BiGRU聚焦于那些對分類任務(wù)最有影響的時間步或特征，從而提升模型的整體性能和解釋能力。

FFT-CNN-BiGRU-Attention模型能夠有效提取和利用時間序列數(shù)據(jù)的時域和頻域特征，并通過深度學(xué)習(xí)的方法進行高效的分類任務(wù)。這種組合方法利用了每個模塊的優(yōu)勢，使得模型在處理復(fù)雜時間序列數(shù)據(jù)時更加健壯和準(zhǔn)確。

2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)集格式為CSV文件，每一行代表一個時間序列樣本，最后一列對應(yīng)標(biāo)簽值，可以靈活替換數(shù)據(jù)集！

按照7:2:1劃分訓(xùn)練集、驗證集、測試集：

3 基于FFT-CNN-BiGRU-Attention的分類模型

3.1 定義FFT-CNN-BiGRU-Attention網(wǎng)絡(luò)模型

3.2 設(shè)置參數(shù)，訓(xùn)練模型

50個epoch，準(zhǔn)確率100%，F(xiàn)FT-CNN-BiGRU-Attention網(wǎng)絡(luò)分類效果顯著，模型能夠充分提取時間序列數(shù)據(jù)的多尺度特征，收斂速度快，性能特別優(yōu)越，效果明顯。

4 模型評估與可視化

4.1 模型評估

4.2 分類可視化

（1）混淆矩陣

（2）分類標(biāo)簽可視化

（3）原始數(shù)據(jù) t-SNE特征可視化

（4）模型訓(xùn)練后的 t-SNE特征可視化：

本文轉(zhuǎn)載自 ??建模先鋒??，作者： 小蝸愛建模