R代码CNN模型时间序列

R语言中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）应用于时间序列数据通常用于处理信号分析、股票预测、气象预报等任务，特别是在序列数据有空间特征的情况下，如音频、视频或金融交易数据。要建立一个CNN模型来处理时间序列数据，首先需要安装相关的库，例如`keras`（如果使用的是`tensorflow`作为后端）或`tfrs`（专为推荐系统而设计的）。以下是基本步骤：

1. 导入库和加载数据：

install.packages("keras")
library(keras)
data <- read.csv("time_series_data.csv") # 假设你的数据已经准备好

2. 数据预处理：对时间序列数据进行归一化、填充缺失值或切片操作，以便适合CNN结构。

library(tsibble)  # 时间序列操作库
data_ts <- tsibble(data, index = time_column) %>%
  as.matrix()  %>%  # 转换为矩阵格式
  scale()       %>%  # 归一化
  window(start = c(0, sequence_length - 1))  # 滑动窗口处理

3. 构建CNN模型：

model <- keras_model_sequential() %>%
  layer_conv_1d(filters = 64, kernel_size = 3, activation = 'relu', input_shape = c(sequence_length, num_features)) %>%
  layer_max_pooling_1d(pool_size = 2) %>%
  layer_flatten() %>%
  layer_dense(units = 64, activation = 'relu') %>%
  layer.Dense(num_classes, activation = 'softmax')

4. 编译并训练模型：

model %>% compile(
  loss = 'categorical_crossentropy',
  optimizer = 'adam',
  metrics = c('accuracy')
)

history <- model %>% fit(
  data_ts$x,           # 输入数据
  to_categorical(data_ts$y),  # 标签转换为one-hot编码
  epochs = 50,
  batch_size = 32,
  validation_split = 0.2
)