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時間序列數(shù)據(jù)具有非離散性、數(shù)據(jù)之間的時序相關(guān)性、特征空間維度大等特點，當前大多數(shù)分類方法需要經(jīng)過復雜的數(shù)據(jù)處理或特征工程，未考慮到時間序列具有不同時間尺度特征以及序列數(shù)據(jù)之間的時序依賴。通過結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的雙向門控循環(huán)單元，提岀了一個新的端對端深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 BIGRU-FCN，不需要對數(shù)據(jù)進行復雜的預處理，并且通過不同的網(wǎng)絡(luò)運算來獲取多種特征信息，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在時序信息上的空間特征以及雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在序列上的雙向時序依賴特征，對單維時間序列進行分類。在大量的基準數(shù)據(jù)集上對模型進行實驗與評估，實驗結(jié)果表明，與現(xiàn)有的多種方法相比，所提出的模型具有更高的準確率，具有很好的分類效果。
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