Python
实现基于
1D-2D-Transformer-GASF-RP-GRU
一维-二维混合转换器结合格拉曼角加和场（
GASF
）和递归图（
RP）及门控循环单元（
GRU）进行多特征分类预测的详细项目实例
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随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在时序数据分析、图像处理和序列预测等领域展现出强大的能力。特别是在多特征分类预测任务中，如何充分利用数据的时序信息与空间信息成为提升模型性能的关键。时序数据通常包含丰富的动态变化规律，而传统的一维序列模型难以捕获数据的空间结构特征，二维特征转换方法则能够有效补充这一不足。
本项目聚焦于一种创新性的融合方法——基于一维-二维混合转换器（1D-2D Transformer）结合格拉曼角加和场（GASF）与递归图（RP）技术，再辅以门控循环单元（GRU）进行多特征分类预测。GASF作为一种将时间序列数据转换为二维图像的技术，能够提取时间序列中的复杂非线性和时序依赖特征，适合与视觉模型结合使用；RP则通过构造递归图，捕获序列的动态行 ...