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))

这段代码的作用是对原始风电功率序列进行卷积操作，提取序列中的特征信息。首先，将原始序列的第一个维度切片，得到除第一个时间步外的其它时间步的数据。接着，通过 for 循环遍历时间步，将每个时间步的数据利用卷积神经网络进行卷积操作，得到对应的特征图。然后，将所有特征图通过 concatenate 函数进行拼接，得到一个三维张量。接下来，将这个三维张量通过一个全连接层进行降维和转换，最终得到一个二维张量。最后，将原始序列的第一个时间步的数据利用卷积神经网络进行卷积操作，得到一个特征图。将这个特征图与之前得到的二维张量进行残差连接，得到最终的特征表示。

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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。

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。