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。改成更适合处理5g异常流量数据分析一维数据的代码

针对5G异常流量数据分析一维数据，可以考虑使用更深层次的卷积神经网络结构，以提取更高级别的特征，同时增加LSTM层的数量以提高时序建模的能力。建议修改后的代码如下：

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(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
    model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Conv1D(filters=128, kernel_size=3, activation='relu'))
    model.add(Conv1D(filters=128, kernel_size=3, activation='relu'))
    model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Conv1D(filters=256, kernel_size=3, activation='relu'))
    model.add(Conv1D(filters=256, kernel_size=3, 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

这个模型包含了三个卷积层，每个卷积层都有两个卷积核和一个池化层，并且在每层之间增加了Dropout层以防止过拟合。之后增加了两个LSTM层，其中第一个层返回完整的时序序列，第二个层负责对完整的时序序列进行建模。最后通过两个全连接层对输出进行处理。