一、基于LSTM + 注意力机制(self-attention)进行天气变化的时间序列预测 由于大气运动极为复杂,影响天气的因素较多,而人们认识大气本身运动的能力极为有限,因此天气预报水平较低.预报员在预报实践中,每次预报的过程都极为复杂,需要综合分析,并预报各气象要素,比如温度、降水等.现阶段,以往极少出现的极端天气现象越来...
基于麻雀算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合自注意力机制SSA-CNN-LSTM-selfAttention回归预测,多变量输入模型。matlab代码。 32 -- 1:00 App 【BITCN-BIGRU多特征分类预测】基于双向时间卷积神经网络-双向门控循环单元多特征分类预测(可更换为分类/时序预测,具体私聊),Matlab代码,可直接运 134 -- 0:17 App...
基于麻雀算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合自注意力机制SSA-CNN-LSTM-selfAttention回归预测,多变量输入模型。matlab代码。优化参数,学习率,正则化,神经元个数。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。代码参考:https://
通过使用Keras基于自注意力机制的LSTM多变量模型,我们能够更好地对气象数据进行建模和预测,从而帮助气象学家进行天气预报和灾害预警。 在医疗领域,多变量序列数据包括患者的生命体征、病情变化等数据。通过使用Keras基于自注意力机制的LSTM多变量模型,我们能够更好地进行疾病预测和患者监测,从而帮助医生进行临床诊断和治疗...
在实际应用中,首先对输入数据进行预处理和归一化处理,然后构建一个双向LSTM模型并进行训练。该模型能够预测下一个时间步的值,并在大部分时间段内提供较为准确的预测。然而,在处理极端情况时,模型可能需要进一步优化。为此,作者提出了一些改进模型结构的建议,如引入注意力机制、残差连接、批标准化和其他类型的输出层等...
其与RNN和卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)完全不同,关键在于采用自注意力机制(self-attention,SA)。在时间序列分析中,直接利用谷歌的Transformer模型的结果并不理想,倒置Transformer模型(简称iTransformer)在时间序列分析中获得结...
什么是transformer | Transformer是一种深度学习模型架构,最初由Google的研究团队于2017年提出,用于解决自然语言处理(NLP)中的序列到序列(Seq2Seq)问题。Transformer模型的核心是self-attention机制,能够高效地学习输入序列中的长距离依赖关系。 与传统的RNN和CNN不同,Transformer采用了一种基于注意力机制的方法来处理输入...
相比于注意力机制的Transformer模型来说,LSTM模型更具备时间维度,预测精度更是超过Transformer模型,但训练速度并不如Transformer模型。因此,本发明的模型结合两个模型的优点,输入的时间序列数据分别进入LSTM模型和Transformer模型,两模型的输出值相加作为下一时刻的预测结果。其中,需要注意的是Transformer模型要求输入过去大量时刻...
本文主要介绍了用 pytorch 实现Seq2Seq with attention 机器翻译任务,基于我之前写的 pytorch 实现简单的 Seq2Seq 机器翻译任务 。算法理论可以阅读论文“NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE”,也可以参考 我写的论文笔记 。