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A117-SSA-CNN-LSTM-MATT多特征分类预测

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  1. 奇异谱分析（SSA）：

  2. 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。

  3. 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。

  4. 数据读取与预处理：

  5. 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。

  6. 分离特征和目标变量，并对特征进行 SSA 分解。

  7. 使用 MinMaxScaler 对分解后的特征进行归一化。

  8. 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。

  9. 划分训练集和测试集。

  10. 模型构建：

  11. 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。

  12. 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。

  13. 模型训练与预测：

  14. 使用 EarlyStopping 监控验证损失，防止过拟合。

  15. 训练过程中记录训练和验证损失，以便后续可视化。

  16. 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。

  17. 评估与可视化：

  18. 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。

  19. 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。

  20. 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：

  7. 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。

  8. 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。

  9. 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。

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