python实现LSTM时间序列分类代码，数据集为多个Excel

文件，每个文件包含一个时间序列，每个时间序列有多个特征。

以下是一个简单的LSTM时间序列分类代码，用于将多个Excel文件中的时间序列数据分类为正常或异常。

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import numpy as np
import pandas as pd
import os
from keras.layers.core import Dense, Activation, Dropout
from keras.layers.recurrent import LSTM
from keras.models import Sequential
from sklearn.metrics import confusion_matrix

然后，我们需要定义一些常量和函数：

# 定义常量
SEQUENCE_LENGTH = 50
NORMAL = 0
ANOMALY = 1

# 定义函数
def create_model(sequence_length, n_features):
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(units=64, input_shape=(sequence_length, n_features)))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))
    model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    return model

def get_data(data, sequence_length):
    result = []
    for index in range(len(data) - sequence_length):
        result.append(data[index: index + sequence_length])
    return np.array(result)

def get_labels(data, sequence_length):
    result = []
    for index in range(len(data) - sequence_length):
        result.append(NORMAL)
    return np.array(result)

def get_prediction(model, data):
    predictions = model.predict(data)
    predictions = predictions.reshape(predictions.shape[0])
    return predictions > 0.5

def evaluate(model, X_test, y_test):
    y_pred = get_prediction(model, X_test)
    cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
    tn, fp, fn, tp = cm.ravel()
    accuracy = (tp + tn) / (tp + tn + fp + fn)
    precision = tp / (tp + fp)
    recall = tp / (tp + fn)
    f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall)
    return accuracy, precision, recall, f1_score

接下来，我们需要遍历每个Excel文件，读取数据并将其转换为模型的输入格式：

# 读取数据
data_path = 'path/to/your/data'
data_files = os.listdir(data_path)
data = []
for file in data_files:
    if file.endswith('.xlsx'):
        df = pd.read_excel(os.path.join(data_path, file))
        data.append(df.values)

# 将数据转换为模型的输入格式
n_features = data[0].shape[1]
X_data = []
y_data = []
for d in data:
    X = get_data(d, SEQUENCE_LENGTH)
    y = get_labels(d, SEQUENCE_LENGTH)
    X_data.append(X)
    y_data.append(y)

X_data = np.concatenate(X_data)
y_data = np.concatenate(y_data)

然后，我们需要将数据拆分为训练集和测试集：

# 将数据拆分为训练集和测试集
split = int(len(X_data) * 0.8)
X_train = X_data[:split]
y_train = y_data[:split]
X_test = X_data[split:]
y_test = y_data[split:]

接下来，我们需要创建模型并训练它：

# 创建模型并训练
model = create_model(SEQUENCE_LENGTH, n_features)
model.fit(X_train, y_train, batch_size=64, epochs=50, validation_split=0.1)

最后，我们可以使用测试集评估模型的性能：

# 评估模型
accuracy, precision, recall, f1_score = evaluate(model, X_test, y_test)
print('Accuracy:', accuracy)
print('Precision:', precision)
print('Recall:', recall)
print('F1 score:', f1_score)

这就是一个简单的LSTM时间序列分类代码，用于将多个Excel文件中的时间序列数据分类为正常或异常。你可以根据自己的需求进行修改和优化。