一篇是TodyNet: Temporal Dynamic Graph Neural Network for Multivariate Time Series Classification,通过动态图学习的方式刻画多变量之间的关系,指导多元时间序列分类;另一篇是Enhancing Multivariate Time Series Classifiers through Self-Attention and Relative Positioning Infusion,在卷积时间序列分类网络的基础上,引入了注...
因此，本文【1】提出了一种新颖的时态动态图神经网络（TodyNet），用于多元时间序列分类。分别通过图构建...
1.节点表示： 将每个时间序列的时间点作为图的节点。每个节点的特征可以是该时间点上的多元观测值。2....
在这一步中,我们需要选择适合多元时间序列分类的模型。常用的模型包括决策树、随机森林和支持向量机等。 代码示例: fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier# 初始化随机森林分类器classifier=RandomForestClassifier()# 查看分类器参数print(classifier.get_params()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 这段代码使用...
python多元时间序列分析 多元时间序列分类 随着传感器技术的发展,多元时间序列分类(MTSC)问题是时间序列数据挖掘领域中最重要的问题之一,近几十年来一直受到人们的关注。传统的基于Bag-of-Patterns或time series Shapelet的时间序列分类方法难以处理高维多元数据中产生的大量候选特征,但即使在训练集很小的情况下,仍具有良好...
追踪多个时间尺度 本任务对应3.1 Multi-Scale Feature Disentanglement。多尺度特征解纠缠,顾名思义就是多个尺度的特征分别处理。在d2l中指出,对于多元不定长时间序列的处理,主要是两种思路: 假定过长的数据是不重要的,采用固定长度数据回归; 使用隐变量,保留过去的观测,每一个step更新隐变量。
时间序列分类模型,多尺度嵌入模块包含线性嵌入层和可学习位置嵌入,特征提取模块中,第一阶段包括双阶段稀疏注意力块,其余两阶段均包括分段合并层和双阶段稀疏注意力块,分类模块包含卷积块、Gate层和线性分类块;确定分类模块的交叉熵损失函数,对多元时间序列分类模型进行训练;将多元时间序列输入模型,得到多元时间序列分类...
1.一种基于深度学习的多元时间序列分类方法,其特征在于,包括以下步骤: S1:对变量进行特征转换; S2:对进行特征转换后的变量进行全局特征提取和局部特征提取; S3:搭建分类网络; S4:对搭建分类网络进行多目标学习训练,将步骤S2中得到的特征输入训练好的分类网络,最终使得同类样本特征距离拉近,异类样本距离拉远。 2.根据...
1.本发明涉及人工智能领域,更具体地,涉及一种基于深度学习的多元时间序列分类方法。 背景技术: 2.膝关节作为人体最复杂的负重关节之一,在步行和运动时承受更多的负荷,发挥重要的减震作用,而与此同时膝关节损伤也十分常见。其中,膝关节前交叉韧带损伤(anterior cruciate ligament deficiency,acl-d)是最常见的运动损伤之...
本发明提供一种基于深度学习的多元时间序列分类方法,该方法在使用BaseCNN捕获变量间交互的同时,还使用具有长距离依赖能力的LSTM来构建了一个子网络,利用其长期记忆特性,强化模型的全局时序特性,帮助模型更好的捕获全局时序特征。此外,巧妙的设计了三步训练模式,有效发挥CenterLoss、TripletLoss的作用,来处理该数据集波动性...