1. 引言
时序数据是指在时间上有序排列的数据，如气象数据、股票价格数据、生产流程监测数据等。对时序数据进行准确分类是数据挖掘和机器学习中重要的研究内容。本文将介绍如何利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）实现对时序数据进行分类。
2. CNN 简介
CNN 是一种常用于图像分析任务的深度学习模型。它通过多个卷积层进行特征提取，并最终将特征传入全连接层进行分类，具有高效的计算和优秀的分类性能。近年来，CNN 在时序数据分析中的应用也得到了迅速发展。
2.1 CNN 架构
CNN 的主要架构包括卷积层、池化层、全连接层。
卷积层是 CNN 的特色，它通过卷积核对输入数据进行线性转换，提取出图像的局部特征。卷积层可以包含多个卷积核，因此可以提取出不同的特征，如边缘、纹理等。
池化层则用于减小输出数据的空间大小和参数数量，防止过拟合。最大池化是常用的池化方式，它从输入数据中提取出每个区域的最大值作为输出。
全连接层接收前面卷积层或池化层提取出的特征，并将其映射到目标类别，实现分类任务。
2.2 CNN 在时序数据分析中的应用
CNN 在时序数据分析中的主要应用有两种方法：基于时间窗口的方法和基于卷积自编码器（Convolutional AutoEncoder，CAE）的方法。
在时间窗口方法中，时序数据被转换成一个二维矩阵，其中每行为一个时间窗口，每列为一个特征。这个二维矩阵被输入到 CNN 中进行分类。在 CAE 方法中，CNN 和自编码器结合，通过学习重构误差来提取时序数据的特征，并进行分类。
3. 实现过程
3.1 数据处理
本文利用 UCR 时间序列分类数据集中的 Two Patterns 数据集进行分类任务。首先，我们可以利用 pandas 库读取数据文件，然后进行数据集划分，给出每个样本的标签。
import pandas as pd
train_data = pd.read_csv('TwoPatterns_TRAIN.txt', sep='\s+', header=None)
test_data = pd.read_csv('TwoPatterns_TEST.txt', sep='\s+', header=None)
train_label = train_data.pop(0) # 提取并删除标签列
test_label = test_data.pop(0)
3.2 构建 CNN 模型
我们可以利用 keras 快速构建 CNN 模型，其中包含了卷积层、池化层和全连接层等关键组件。
这里我们使用 1D 卷积层，因为我们的数据是单变量的时间序列数据。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense
model = Sequential([
Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(1000, 1)),
MaxPooling1D(pool_size=2),
Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'),
MaxPooling1D(pool_size=2),
Flatten(),
Dense(100, activation='relu'),
Dense(1, activation='sigmoid')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.summary()
其中，输入层需要指定数据的形状，我们需要将原始 1000 个时间步的单变量数据 reshape 成 (1000, 1) 的形状。
模型的 compile 函数需要指定优化算法、损失函数和评价指标。
3.3 模型训练和测试
在训练之前，我们需要将训练数据 reshape 成 CNN 模型接受的格式。
train_x = train_data.values.reshape((train_data.shape[0], 1000, 1))
test_x = test_data.values.reshape((test_data.shape[0], 1000, 1))
history = model.fit(train_x, train_label, epochs=100, batch_size=64, validation_data=(test_x, test_label))
score = model.evaluate(test_x, test_label, verbose=0)
print(f'Accuracy: {score[1]:.4}')
我们可以调整参数进行模型训练和测试，如 epochs、batch_size、卷积核数量和大小等。
4. 结论
本文介绍了利用 CNN 进行时序数据分类的方法，并利用 Two Patterns 数据集实现了分类任务。我们也可以对数据进行更多的特征提取和预处理，以提高分类精度。