基础知识

Q1：什么是时间序列？

**A1：**时间序列是一组按时间顺序的数字序列，它既具有延续性又具有随机性

**Q2：**时间序列分为哪几类？

A1：分为单变量、多变量、单步、多步。简单的说就是：一个时间序列预测后面的单步或者多步、多个时间序列预测后面的单步或者多步。如下图，是一个多变量多步长的时间序列分类的大致过程：

Multivariate LSTM-FCNs for Time Series Classification 论文理解_时间序列

原模型：

FCN全卷积神经网络

Multivariate LSTM-FCNs for Time Series Classification 论文理解_人工智能_02


这个模型是最开始的模型

数据集

使用测试集为Adiac
自动硅藻识别和分类（ADIAC）项目是一项关于根据图像自动识别硅藻（单细胞藻类）的试点研究。 该数据由该项目的博士生Andrei Jalba捐赠，该项目于21世纪初完成。 从阈值图像中提取轮廓。 据推测，时间序列是作为到参考点的距离而生成的。

训练集样本个数：390
测试集样本个数：391
分类种类：39
时间序列长度：176

数据预处理

在数据预处理中，常常需要归一化：

Multivariate LSTM-FCNs for Time Series Classification 论文理解_归一化_03

本项目中采用的是:

Multivariate LSTM-FCNs for Time Series Classification 论文理解_归一化_04

​​数据归一化参考​​

Multivariate LSTM-FCNs for Time Series Classification 论文理解_人工智能_05


Multivariate LSTM-FCNs for Time Series Classification 论文理解_时间序列_06

在这里插入代码片

训练结果

Multivariate LSTM-FCNs for Time Series Classification 论文理解_数据预处理_07

Multivariate LSTM-FCNs for Time Series Classification 论文理解_人工智能_08