本文基于这一机制改进 CNN 联合 LSTM 的体系结构,通过注意力机制处理被现有结构忽略的短序列特征的重要度差异,提取显著细粒度特征,同时便于LSTM更有效地捕捉时 间依赖性。 针对CNN 联合 LSTM 时,忽略短期特征重要度而导致的重要特征丢失、长期时序规律挖掘有待优化等问题,本文提出基于注意力机制的 CNN-LSTM 预测模型。
卷积神经网络(CNN)长短期记忆网络(LSTM)注意力机制目前基于深度学习的说话人识别算法中,大多数算法只考虑了语音的空间域特征或时域特征,且模型训练难度大,准确率较低.针对说话人识别过程中存在的连续性强,空域,时域和频域特征提取不充分的难点,提出一种基于注意力机制(Attention mechanism)的混合卷积神经网络(...
基于注意力机制的CNN-LSTM模型股价趋势预测 近年来,随着人工智能和深度学习的发展,预测股价趋势已成为金融领域的热门研究方向。而基于注意力机制的CNN-LSTM模型正是近年来被广泛应用于股价趋势预测领域的一种有效工具。本文将介绍CNN(卷积神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)的基本原理,并阐述注意力机制对于股价预测的重要...
基于注意力机制的CNN-LSTM模型主要由卷积层、LSTM层、注意力层和全连接层组成。其中,卷积层用于提取股价数据的局部特征,LSTM层用于捕捉序列数据中的长期依赖关系,注意力层用于选择关键特征,并将其加权结合,全连接层用于预测股价趋势。 3.2 注意力层设计 在基于注意力机制的模型中,注意力层是关键部分之一。注意力层通...
基于注意力机制的 CNN-LSTM 模型及其应用 李梅 1,2,宁德军 1,郭佳程 1,2 【摘要】时序数据存在时序性,并且其短序列的特征存在重要程度差异性。针 对时序数据特征,提出一种基于注意力机制的卷积神经网络(CNN)联合长短 期记忆网络(LSTM)的神经网络预测模型,融合粗细粒度特征实现准确的时 间序列预测。该模型由两...
本文基于注意力机制的CNN-LSTM模型,探讨其在股价趋势猜测中的应用。 一、引言 股价的猜测一直是金融探究的热点问题。传统的股价猜测方法主要依靠技术分析和基本面分析,但这些方法往往过于简易,无法充分利用股票数据中的信息。近年来,深度进修成为股价猜测的新兴技术,通过对海量的股票数据进行分析进修,可以开掘到更多隐藏在...
针对时序数据特征,提出一种基 于注意力机制的卷积神经网络(CNN)联合长短期记忆网络(LSTM)的神经网络预测模型,融合粗细粒度特征实 现准确的时间序列预测。该模型由两部分构成:基于注意力机制的CNN,在标准CNN 网络上增加注意力分 支,以抽取重要细粒度特征;后端为LSTM,由细粒度特征抽取潜藏时序规律的粗粒度特征。在...
综上所述,本文介绍了一种基于卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Attention实现风电功率多输入单输出回归预测算法流程。该模型在风电功率预测方面具有较高的准确性和稳定性,有望在实际应用中发挥重要作用。 📣 部分代码 %% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear %...
计算机工程与应用 Computer Engineering and Applications ISSN 1002-8331,CN 11-2127/TP 《计算机工程与应用》网络首发论文 题目: 基于注意力机制的 CNN-LSTM 模型及其应用 作者: 李梅,宁德军,郭佳程 网络首发日期: 2019-04-18 引用格式: 李梅,宁德军,郭佳程.基于注意力机制的 CNN-LSTM 模型及其应用[J/OL]....
通过实验验证,我们发现CNN-LSTM-attention模型在多个数据集上都取得了优秀的分类结果。与传统的CNN和LSTM模型相比,CNN-LSTM-attention模型在处理具有长时间序列和复杂空间结构的数据时表现更好。这说明了注意力机制在提高数据分类准确性方面的重要性。 总之,基于注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络(CNN-LSTM-att...