cominput = origin_input[:, :, 1:] # 分解所得分量构成的序列 time_step*N output = concatenate( [Conv1D(kernel_size=3, filters=64, activation='relu', padding='same')(tf.expand_dims(cominput[:, :, ts], axis=-1)) for ts in range(features-1)], axis=-1) output = Dense(64, activation='relu')(output) # 拼接所得结果经全连接层进行降维&转换 """ 基于原始风电功率序列,强化对原始风电功率序列特征的提取,类似于残差连接,采用1*1卷积 """ res = Conv1D(kernel_size=1, filters=64, activation='relu')(tf.expand_dims(origin_input[:, :, 0], axis=-1))

这段代码是对原始风电功率序列进行特征提取的过程。首先，通过分解得到风电功率序列中的各个分量，然后利用卷积神经网络对每个分量进行卷积操作，得到一系列的特征图。接着，将这些特征图通过全连接层进行降维和转换。最后，采用1*1的卷积对原始风电功率序列进行卷积操作，得到一个与特征图维度相同的结果，这个结果与特征图进行残差连接，得到最终的特征表示。

相关问题

origin_input = Input(shape=(time_step, features)) # 模型输入 time_step*(N+1),N为分解所得分量数 cominput = origin_input[:, :, 1:] # 分解所得分量构成的序列 time_step*N output = concatenate( [Conv1D(kernel_size=3, filters=64, activation='relu', padding='same')(tf.expand_dims(cominput[:, :, ts], axis=-1)) for ts in range(features-1)], axis=-1) output = Dense(64, activation='relu')(output) # 拼接所得结果经全连接层进行降维&转换 res = Conv1D(kernel_size=1, filters=64, activation='relu')(tf.expand_dims(origin_input[:, :, 0], axis=-1)) output = concatenate((output, res), axis=-1) output = Bidirectional(GRU(64, return_sequences=True))(output) output = Bidirectional(GRU(64, return_sequences=True))(output) time_last = tf.transpose(output, [0, 2, 1]) att_1 = Dense(time_step, activation='tanh')(time_last) att_2 = Dense(time_step, activation='softmax', use_bias=False)(att_1) time_att = Multiply()([time_last, att_2]) out = tf.reduce_sum(time_att, axis=-1) output = Dense(1, activation='sigmoid')(out) model = Model(inputs=origin_input, outputs=output, name='proposed_model') opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(loss=losses.mse, optimizer=opt) model.summary() lr_reducer = ReduceLROnPlateau(factor=0.5, patience=5) callbacks = [lr_reducer] model.fit(x_train_scaled, y_train_scaled, epochs=100, batch_size=512, validation_split=0.1, callbacks=callbacks)

上述代码中第一个cnn的输入是 `tf.expand_dims(cominput[:, :, ts], axis=-1)`，其中 `cominput` 是分解所得分量构成的序列，`ts` 是一个循环变量，表示分量的索引，`axis=-1` 表示在最后一个维度上添加一个新的维度。具体来说，`cominput[:, :, ts]` 表示对输入数据的第二维和第三维进行切片，取出所有的时间步和第 `ts` 个分量，然后将其扩展为形状为 `(batch_size, time_step, 1)` 的张量，作为第一个 CNN 的输入。

origin_input = Input(shape=(time_step, features)) cominput = origin_input[:, :, 1:] output = concatenate( [Conv1D(kernel_size=3, filters=64, activation='relu', padding='same')(tf.expand_dims(cominput[:, :, ts], axis=-1)) for ts in range(features-1)], axis=-1) output = Dense(64, activation='relu')(output) res = Conv1D(kernel_size=1, filters=64, activation='relu')(tf.expand_dims(origin_input[:, :, 0], axis=-1)) output = concatenate((output, res), axis=-1)

这段代码看起来是使用 Keras 搭建了一个卷积神经网络模型。其中，原始输入数据的形状为 (time_step, features)，经过 cominput = origin_input[:, :, 1:] 处理后，删除了原始输入数据中的第一个特征，即保留了 time_step 行、features-1 列的数据。接着，使用 Conv1D 函数进行卷积操作，使用 Dense 函数添加一个全连接层，再使用 Conv1D 函数添加一个 1x1 的卷积层。最后，使用 concatenate 函数将输出结果和原始输入数据中的第一个特征进行拼接，得到最终的输出结果。