def LSTM_model(input_size): model = Sequential() model.add(LSTM(64, input_shape=(input_size, 1), return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(LSTM(32, return_sequences=False)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(16, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) return model改写成更适合5g异常流量判断的代码

为了更适合5G异常流量判断，您可以修改以下几个方面：

1. 修改模型输入形状，将输入的数据变为多维数组，使得模型可以处理多个特征值。

2. 修改模型输出层的激活函数，将其改为sigmoid函数，使得模型可以输出0-1之间的概率值。

3. 调整模型的超参数，如LSTM层的神经元数量、dropout率等，以达到更好的性能。

下面是一种可能的改写方式：

def lstm_model(input_shape):
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(128, input_shape=input_shape, return_sequences=True))
    model.add(Dropout(0.2))
    model.add(LSTM(64, return_sequences=True))
    model.add(Dropout(0.2))
    model.add(LSTM(32, return_sequences=False))
    model.add(Dropout(0.2))
    model.add(Dense(16, activation='relu'))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
    return model

其中，输入形状为(input_size, num_features)，即有input_size个时间步，每个时间步有num_features个特征值。

您可以根据具体情况对超参数进行微调，以得到更好的性能。