CNN- GRU- Attention进行多变量时序特征提取,包括输入数据预处理 tensorflow代码
时间: 2024-02-17 17:04:53 浏览: 26
以下是使用TensorFlow实现CNN-GRU-Attention进行多变量时序特征提取的代码示例,包括输入数据预处理:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
# 数据预处理
def preprocess_data(data, n_steps, n_features):
X, y = list(), list()
for i in range(len(data)):
end_ix = i + n_steps
if end_ix > len(data) - 1:
break
seq_x, seq_y = data[i:end_ix, :-1], data[end_ix, -1]
X.append(seq_x)
y.append(seq_y)
return tf.convert_to_tensor(X, dtype=tf.float32), tf.convert_to_tensor(y, dtype=tf.float32)
# 构建CNN-GRU-Attention模型
def build_model(n_steps, n_features, n_outputs):
# CNN
inputs1 = layers.Input(shape=(n_steps, n_features, 1))
conv1 = layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(1,3), activation='relu')(inputs1)
drop1 = layers.Dropout(0.5)(conv1)
pool1 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(1,2))(drop1)
flat1 = layers.Flatten()(pool1)
# GRU
inputs2 = layers.Input(shape=(n_steps, n_features))
gru1 = layers.GRU(128, return_sequences=True)(inputs2)
drop2 = layers.Dropout(0.5)(gru1)
gru2 = layers.GRU(128)(drop2)
# Attention
attention = layers.concatenate([flat1, gru2])
attention = layers.Dense(64, activation='tanh')(attention)
attention = layers.Dense(1, activation='softmax')(attention)
attention = layers.Reshape((n_steps, 1))(attention)
attention = layers.Lambda(lambda x: tf.keras.backend.repeat_elements(x, n_features, 2))(attention)
attention = layers.Permute((2, 1))(attention)
attention = layers.multiply([attention, inputs2])
attention = layers.Lambda(lambda x: tf.keras.backend.sum(x, axis=1))(attention)
# 输出层
outputs = layers.Dense(n_outputs, activation='linear')(attention)
model = models.Model(inputs=[inputs1, inputs2], outputs=outputs)
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
return model
```
在上面的代码中,preprocess_data()函数用于将原始数据转换为可以输入模型的数据格式,其中参数n_steps表示每个样本的时间步数,n_features表示每个时间步的特征数,n_outputs表示模型输出的维度。build_model()函数用于构建CNN-GRU-Attention模型,其中包括CNN、GRU和Attention三个部分,最后是一个全连接层作为输出层。
需要注意的是,输入数据应该是一个形如(n_samples, n_steps, n_features)的三维张量,可以通过reshape()函数将其变为(n_samples, n_steps, n_features, 1)的四维张量,然后输入到CNN中进行特征提取。在Attention部分,我们将CNN提取的特征和GRU提取的特征拼接在一起,然后通过注意力机制来获取最终的特征表示。