《表3 时序数据分类用时：数据异常情况下遥感影像时间序列分类算法》

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《数据异常情况下遥感影像时间序列分类算法》

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在原始情况下，五种时序分类网络的时间性能如表3所示。由于1D-CNN需要对原始时间序列数据进行转换，对于单一时间序列输入进行降采样和滑动平均等变化，所以训练用时最长，性能最差，其余模型时间性能接近。MCDNN用时最短，单个Epoch用时为2.006 s，效率最高。其次是TSCNN。本文模型单Epoch用时与LSTM基本一致，分别为5.016 s和5.018 s。综合精度与时间性能，本文模型效果更好。