前言
本文基于某时间序列分类任务数据集，介绍一种基于快速傅里叶变换FFT的时频特征融合FFT-CNN-BiGRU-Attention创新分类模型
注意：本模型继续加入基于 Python 的时间序列分类任务模型合集 中，之前购买的同学请及时更新下载!（性价比极高）
1 模型简介与创新点介绍
1.1 模型简介
● 数据集：时间序列分类任务数据集
● 环境框架：python 3.9 pytorch 2.1 及其以上版本均可运行
● 使用对象：入门学习，论文需求者
● 代码保证：代码注释详细、即拿即可跑通。
● 配套文件：详细的环境配置安装教程，模型、参数讲解文档
包括完整流程数据代码处理：
数据集制作、数据加载、模型定义、参数设置、模型训练、模型测试、预测可视化、模型评估
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1.2 创新点介绍
（1）快速傅里叶变换（FFT）：
FFT是一种快速计算离散傅里叶变换（DFT）的算法，用于将时间域信号转换到频域。这在时间序列分析中非常有用，因为频域特征可以揭示时间域中不明显的模式。 在创新模型中，FFT用于提取时间序列的频域特征，这些特征与原始时间域特征结合使用，可以提高模型的分类性能。
（2）卷积神经网络（CNN）：
在创新模型中，CNN用于提取经过FFT处理后的频域特征以及原始时间序列数据中的局部模式和特征。这些特征可以是短期的变化或某种局部一致性。
（3）双向门控循环单元（BiGRU）：
GRU是一种循环神经网络（RNN）的变体，能够有效捕获序列数据中的长期依赖关系。双向GRU则通过从前向和后向两个方向处理数据，提高了对上下文的理解能力。 BiGRU在这个模型中用于处理序列数据的时间依赖性，结合CNN提取的特征，能够更好地理解时间序列的动态行为。
（4）注意力机制：
注意力机制用于识别输入序列中最相关的部分，从而使模型更专注于有用的特征。这种机制在处理长序列数据时特别有用，可以帮助模型在大量信息中提取关键特征。 在这个模型中，注意力机制帮助BiGRU聚焦于那些对分类任务最有影响的时间步或特征，从而提升模型的整体性能和解释能力。
FFT-CNN-BiGRU-Attention模型能够有效提取和利用时间序列数据的时域和频域特征，并通过深度学习的方法进行高效的分类任务。这种组合方法利用了每个模块的优势，使得模型在处理复杂时间序列数据时更加健壮和准确。
2 数据预处理
数据集格式为CSV文件，每一行代表一个时间序列样本，最后一列对应标签值，可以灵活替换数据集！
按照7:2:1划分训练集、验证集、测试集：
3 基于FFT-CNN-BiGRU-Attention的分类模型
3.1 定义FFT-CNN-BiGRU-Attention 网络模型
3.2 设置参数，训练模型
50个epoch， 准确率100%，FFT-CNN-BiGRU-Attention 网络分类效果显著 ， 模型能够充分提取时间序列数据的多尺度特征，收敛速度快，性能特别优越， 效果明显 。
4 模型评估与可视化
4.1 模型评估
4.2 分类可视化
（1）混淆矩阵
（2） 分类标签可视化
（3）原始数据 t-SNE特征可视化
（4）模型训练后的 t-SNE特征可视化：
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