res = Conv1D(kernel_size=1, filters=64, activation='relu')(tf.expand_dims(origin_input[:, :, 0], axis=-1)) output = concatenate((output, res), axis=-1)是什么意思

这段代码是使用Keras实现的一维卷积神经网络中的一个层，它包含了一个1维卷积层和一个连接层。其中，Conv1D层对输入的数据进行了一维卷积，使用了大小为1的卷积核，64个卷积核，激活函数为ReLU。在这一层中，原始输入数据是一个三维张量，第一维表示样本数量，第二维表示时间步数，第三维表示每个时间步的特征数量。由于卷积层仅能接受二维输入数据，所以使用tf.expand_dims函数将原始数据的第三个维度扩展为一个新的维度，最终将原始输入数据变成了一个四维张量。然后，将该层的输出和原始输入数据拼接在一起，以增加模型的复杂度和特征提取能力。这里使用了concatenate函数，并指定了拼接的维度为最后一个维度。

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res = Conv1D(kernel_size=1, filters=64, activation='relu')(tf.expand_dims(origin_input[:, :, 0], axis=-1)) 是什么意思

这行代码是在对输入的数据进行一维卷积操作。具体来说，它使用大小为 1 的卷积核（kernel_size=1），将输入的每个时序步（即数据的第二个维度）上的特征进行卷积，输出 64 个卷积核的特征（filters=64），并使用 ReLU 激活函数进行激活（activation='relu'）。在这之前，还对输入的数据进行了维度扩展（tf.expand_dims(origin_input[:, :, 0], axis=-1)），将原本的二维数据扩展成了三维数据，以便于进行卷积操作。其中，[:, :, 0] 表示取所有样本、所有时序步的第一个特征值，即将原本的二维数据在最后一维上扩展一维，变成了三维数据。

cominput = origin_input[:, :, 1:] output = concatenate( [Conv1D(kernel_size=3, filters=64, activation='relu', padding='same')(tf.expand_dims(cominput[:, :, ts], axis=-1)) for ts in range(features-1)], axis=-1) output = Dense(64, activation='relu')(output) res = Conv1D(kernel_size=1, filters=64, activation='relu')(tf.expand_dims(origin_input[:, :, 0], axis=-1))

这段代码的作用是对原始风电功率序列进行卷积操作，提取序列中的特征信息。首先，将原始序列的第一个维度切片，得到除第一个时间步外的其它时间步的数据。接着，通过 for 循环遍历时间步，将每个时间步的数据利用卷积神经网络进行卷积操作，得到对应的特征图。然后，将所有特征图通过 concatenate 函数进行拼接，得到一个三维张量。接下来，将这个三维张量通过一个全连接层进行降维和转换，最终得到一个二维张量。最后，将原始序列的第一个时间步的数据利用卷积神经网络进行卷积操作，得到一个特征图。将这个特征图与之前得到的二维张量进行残差连接，得到最终的特征表示。