vmd-cnn-lstm和cnn-lstm对比

VMD-CNN-LSTM 和 CNN-LSTM 架构差异
VMD-CNN-LSTM架构特点
VMD (变分模态分解) 是一种用于信号处理的技术，能够将复杂的时间序列数据分解成多个本征模态函数(IMF)[^1]。当应用于CNN-LSTM框架时，在输入层之前加入了一个预处理阶段，即通过VMD算法对原始时间序列进行特征提取和降噪。
这种改进使得后续的卷积神经网络(CNN)可以更专注于学习不同频率下的局部模式，而长短期记忆(LSTM)则负责捕捉长时间依赖关系。因此,VMD-CNN-LSTM不仅继承了传统CNN-LSTM的优点,还增强了对于非平稳性和噪声敏感性的鲁棒性能.
import pyvmd2 as vmd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D,LSTM,Dense

def build_vmd_cnn_lstm(input_shape,num_classes):
model = Sequential()

# Apply VMD decomposition before feeding into the network
imfs,_=vmd.vmd_decompose(x_train)

for i in range(len(imfs)):
conv_layer = Conv1D(filters=64,kernel_size=3,padding='same',activation='relu')
lstm_layer=LSTM(50,return_sequences=True if i<len(imfs)-1 else False)

input_data=np.expand_dims(imfs[i],axis=-1).reshape(-1,*input_shape[-2:])
model.add(conv_layer)
model.add(lstm_layer)

output_layer=Dense(num_classes, activation="softmax")
model.add(output_layer)

return model
登录后复制
CNN-LSTM架构特点
相比之下,CNN-LSTM直接接收未经任何变换处理过的原始时间序列作为输入，并依次经过一维卷积操作提取空间特征以及LSTM单元捕获时间维度上的动态变化规律. 这种结构简单直观易于实现但是可能无法有效应对那些具有较强周期成分或存在较多干扰因素的数据集.
from keras.models import Model
from keras.layers import Input,Conv1D,LSTM,Dense

def build_cnn_lstm(input_shape,num_classes):

inputs = Input(shape=input_shape)

x = Conv1D(filters=64,kernel_size=3,padding='same',activation='relu')(inputs)
x = LSTM(50)(x)

outputs = Dense(num_classes, activation="softmax")(x)

model = Model(inputs=[inputs],outputs=[outputs])

return model
登录后复制
性能对比
由于加入了额外的VMD模块,VMD-CNN-LSTM通常能够在某些特定应用场景下取得更好的泛化能力和更高的准确性,尤其是在面对含有多种频带特性的复合型信号时表现尤为突出.然而这也意味着计算成本会相应增加,训练时间和内存消耗也会有所增长.
另一方面,CNN-LSTM虽然相对较为基础,但在大多数情况下已经足以满足一般需求,并且其简洁高效的特性使其成为许多实际项目中的首选方案之一.具体选择哪种模型取决于待解决问题的具体性质和个人偏好等因素.