def CNN_LSTM_model(input_size): model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(input_size, 1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(LSTM(32)) model.add(Dense(10, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) return model。改成更适合5g异常流量数据分析的代码

对于5G异常流量数据分析，建议尝试以下改进：

1. 更改卷积层的参数：由于5G数据通常包含多个维度，如时间、地理位置、设备类型等，因此可以增加卷积层数量和不同的卷积核大小来捕捉多个方面的特征。如下所示：

model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(input_size, 3)))
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(Conv1D(filters=128, kernel_size=5, activation='relu'))

2. 增加LSTM层的数量和单元数：LSTM层可以帮助模型捕捉时间序列上的依赖关系，因此可以增加LSTM层数和每层的单元数。如下所示：

model.add(LSTM(64, return_sequences=True))
model.add(LSTM(32))

3. 更改输出层的激活函数：由于异常流量检测是一个二元分类问题，因此建议使用Sigmoid作为输出层的激活函数，而不是ReLU。如下所示：

model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

综上所述，您可以尝试以下代码：

def CNN_LSTM_model(input_size):
    model = Sequential()
    model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(input_size, 3)))
    model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
    model.add(Conv1D(filters=128, kernel_size=5, activation='relu'))
    model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(LSTM(64, return_sequences=True))
    model.add(LSTM(32))
    model.add(Dense(10, activation='relu'))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
    return model