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《------往期经典推荐------》

项目名称
1.【基于CNN-RNN的影像报告生成】
2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】
3.【GAN模型实现二次元头像生成】
4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】
5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】
6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】
7.【VGG16模型实现新冠肺炎图片多分类】
8.【AlexNet模型实现鸟类识别】
9.【DIN模型实现推荐算法】
10.【FiBiNET模型实现推荐算法】
11.【钢板表面缺陷检测基于HRNET模型】
…

1. 奇异谱分析（SSA） ：

   1. 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。
   2. 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：

   1. 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。
   2. 分离特征和目标变量，并对特征进行 SSA 分解。
   3. 使用 MinMaxScaler 对分解后的特征进行归一化。
   4. 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。
   5. 划分训练集和测试集。

3. 模型构建：

   1. 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。

   2. 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：

   1. 使用 EarlyStopping 监控验证损失，防止过拟合。
   2. 训练过程中记录训练和验证损失，以便后续可视化。
   3. 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：

   1. 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。

   2. 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。

   3. 打印分类报告，显示详细的评估指标。

运行说明

1. 保存代码：将上述代码保存为 ssa_cnn_lstm_attention_classification.py。

2. 安装依赖库： 确保安装了必要的 Python 库：

3. pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn tensorflow

4. 运行代码：在终端或命令行中运行以下命令：

5. python ssa_cnn_lstm_attention_classification.py

6. 输出结果：

   1. 数据文件：multivariate_time_series_classification.csv 包含模拟的多变量时间序列数据及分类标签。

   2. 评估指标：终端会打印训练集和测试集的准确率、精确率、召回率和 F1 分数，以及详细的分类报告。

   3. 可视化图表：

      • SSA-CNN-LSTM-Attention_training_history.png：训练和验证损失及准确率随训练轮次的变化图。
      • SSA-CNN-LSTM-Attention_confusion_matrix.png：测试集的混淆矩阵图。