本文提出了一种自回归移动平均(Autoregressive Moving-Average,ARMA)注意力机制,用于时间序列预测(Time Series Forecasting,TSF)。该机制通过引入ARMA结构,增强了线性注意力模型捕捉时间序列中长期和局部模式的能力。文章首先表明,适当的标记化和训练方法可以使仅解码器的自回归Transformer模型在TSF任务中达到与最佳基线相当的...
基本介绍 1.Matlab实现BiTCN-Attention双向时间卷积神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测; 自注意力层 (Self-Attention):Self-Attention自注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它…
自注意力机制在自然语言处理和计算机视觉领域取得了显著的成功,因此被引入到时间序列预测中。 第二章:相关工作 2.1 传统时间序列预测方法 传统的时间序列预测方法主要包括ARIMA、SARIMA等模型。这些方法在处理线性和平稳的时间序列数据时表现良好,但在处理非线性和非平稳数据时效果不佳。 2.2 基于深度学习的时间序列预测...
注意力机制,可更准确地提取多维时间序列数据中的关键信息,提高预测的准确度,实现异常检测.从工程和算法的角度进行优化,对比了引入自注意力机制前后线性预测方法的性能.实验结果表明,该方法在SMD数据集和MSL/SMAP数据集上取得了更好的预测性能和异常检测准确度,明显提高了准确性和鲁棒性,有助于工控条件下的状态预测和...
基于Prophet,自注意力机制和时间序列卷积网络组合模型的电子式电压互感器误差预测方法,采集电子式电压互感器的比差数据,进行标准化处理;将标准化处理后的数据输入到Prophet模型进行分解,并对各趋势分量进行拟合,输出预测结果;将训练集数据输入到时间序列卷积网络模型进行特征提取和预测,并将时间序列卷积网络模型输出的结果...
预测效果 基本介绍 1.MATLAB实现TCN-Attention自注意力机制结合时间卷积神经网络时间序列预测; 自注意力层 (Self-Attention):Self-Attention自注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重,进而对输入序列进行加权求和。自注意力能够帮助模型在处理序列数据...
预测效果 基本介绍 1.Matlab实现TCN-Attention时间卷积神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测; 自注意力层 (Self-Attention):Self-Attention自注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重,进而对输入序列进行加权求和。自注意力能够帮助模型在处理序列...
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通过实验探究了稀疏自注意力模型中主要参数的最优解,并将优化参数后的模型与其他几种常见电力负荷预测模型使用南昌市桃苑变电站数据集进行对比实验.实测数据结果表明,与循环神经网络类模型相比,基于稀疏自注意力机制的模型在预测精度和训练效率方面具有明显优势,为解决长时间序列电力负荷预测问题,提供了一个新解决思路下...
1.MATLAB实现TCN-Attention自注意力机制结合时间卷积神经网络时间序列预测; 自注意力层(Self-Attention):Self-Attention自注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重,进而对输入序列进行加权求和。自注意力能够帮助模型在处理序列数据时,对不同位置的信息...