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時間序列數據具有非離散性、數據之間的時序相關性、特征空間維度大等特點，當前大多數分類方法需要經過復雜的數據處理或特征工程，未考慮到時間序列具有不同時間尺度特征以及序列數據之間的時序依賴。通過結合卷積神經網絡和循環神經網絡中的雙向門控循環單元，提岀了一個新的端對端深度學習神經網絡模型 BIGRU-FCN，不需要對數據進行復雜的預處理，并且通過不同的網絡運算來獲取多種特征信息，如卷積神經網絡在時序信息上的空間特征以及雙向循環神經網絡在序列上的雙向時序依賴特征，對單維時間序列進行分類。在大量的基準數據集上對模型進行實驗與評估，實驗結果表明，與現有的多種方法相比，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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