CNN-LSTM模型结构图

### CNN-LSTM 模型结构图与架构说明 CNN-LSTM 模型是一种结合卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的混合模型。其核心在于利用 CNN 提取输入数据的空间特征，再通过 LSTM 学习这些空间特征的时间依赖关系[^2]。 #### 结构概述 1. **CNN 层** 卷积层负责从输入数据中提取局部空间特征。例如，在图像或视频数据中，CNN 可以捕获像素之间的边缘、纹理等信息；在金融时间序列数据中，则可以提取技术指标间的关联特性[^4]。 2. **LSTM 层** 经过 CNN 处理后的特征被传递到 LSTM 层，用于建模时间维度上的动态变化。LSTM 的能力使其能够记住长期依赖关系并忽略无关的信息，这对于处理具有时间顺序的数据尤为重要[^2]。 3. **连接方式** - 输入数据通常会被划分为多个时间步长（time steps），每一步对应一个固定大小的窗口。 - 对于每个时间步长内的数据，先经过独立的 CNN 进行特征提取，得到一组抽象化的特征向量。 - 将所有时间步长的特征向量按顺序送入 LSTM 中进一步分析它们随时间的变化规律。 #### 架构可视化描述 以下是 CNN-LSTM 模型的一种典型架构表示： ```plaintext Input Data -> [Time Step 1] -> Conv Layer -> Pooling Layer -> Flatten -> [Time Step 2] -> Conv Layer -> Pooling Layer -> Flatten -> ... [Time Step N] -> Conv Layer -> Pooling Layer -> Flatten -> Sequence of Features -> LSTM Layer -> Output Layer ``` 其中： - `Conv Layer` 和 `Pooling Layer` 是标准的卷积操作组件，用来减少参数数量以及增强鲁棒性。 - `Flatten` 步骤将二维或多维张量转换成一维形式以便后续作为 LSTM 的输入。 - 最终由全连接层或者回归/分类头完成目标预测任务。 如果需要绘制具体的图形化展示，可借助工具如 TensorFlow/Keras 的 Model Visualization 功能实现自动化生成。下面是一个简单的 Python 实现片段来定义这样的网络结构： ```python from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, TimeDistributed, LSTM, Dense, Flatten model = Sequential() # 假设我们有 T 时间步长，每个时间步长包含 C 通道的数据 T, C = 10, 64 # 添加 TimeDistributed 包裹的 CNN 部分 model.add(TimeDistributed(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu'), input_shape=(T, C, 1))) model.add(TimeDistributed(MaxPooling1D(pool_size=2))) model.add(TimeDistributed(Flatten())) # 接着是 LSTM 部分 model.add(LSTM(50, activation='relu')) # 输出层 model.add(Dense(1)) model.summary() ``` 此代码构建了一个基础版本的 CNN-LSTM 模型，并打印出了每一层的具体配置情况。对于更复杂的场景还可以加入 Dropout、Batch Normalization 或 Attention 等模块提升表现力[^1]。 ---