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前言

LSTM（长短期记忆网络）结合注意力机制、FFT（快速傅里叶变换）和GCT（门控上下文变换）模块是一种针对时序数据建模的混合模型架构，其核心思想是融合时序建模、频域特征提取、动态权重调整和多尺度注意力机制。

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1. 核心组件功能

1.1 LSTM（长短期记忆网络）

作用

作用：捕捉时序数据中的长期依赖关系，通过门控机制（输入门、遗忘门、输出门）控制信息流动。

局限

局限：对全局重要时间步的敏感度不足，难以自动聚焦关键片段。

1.2 注意力机制

作用

作用：动态分配权重给不同时间步的隐藏状态，突出关键信息。

类型

类型：可选用自注意力（Transformer）、时间注意力或通道注意力等变体。

1.3 FFT（快速傅里叶变换）

作用

作用：将时域信号转换为频域，提取周期性、趋势性等频域特征。

优势

优势：频域特征可补充时域模型对全局模式的捕捉能力。

1.4 GCT（Gated Contextual Transformation）

作用

作用：通过门控机制动态调整特征通道的重要性，增强特征表达的鲁棒性。

特点

特点：结合全局上下文信息和局部特征交互，类似轻量化的SE模块（Squeeze-and-Excitation）。

2. 模块整合架构设计

2.1 整体流程

输入预处理

输入预处理：原始时序数据通过FFT提取频域特征，并与原始时域特征拼接。

LSTM编码

LSTM编码：将融合后的特征输入LSTM，生成隐藏状态序列。

GCT特征增强

GCT特征增强：对LSTM的隐藏状态进行通道级权重调整。

注意力聚合

注意力聚合：基于调整后的隐藏状态计算注意力权重，生成上下文向量。

输出预测

输出预测：上下文向量通过全连接层输出结果。

2.2 关键实现细节

FFT融合

# 示例：时域与频域特征融合
import numpy as np
time_series = input_data  # 原始时域数据
fft_features = np.fft.fft(time_series).real  # 提取频域实部
combined_input = np.concatenate([time_series, fft_features], axis