这是我的 第402篇原创文章。一、引言时间序列预测通常需要捕获时间依赖性,而LSTM(长短时记忆网络)是处理时间序列数据的经典深度学习方法之一。结合长短时注意力机制(Long-Short Attention Mechanism)可以增强…
Attention 机制为 LSTM 模型增添了动态分配权重的能力。使得模型对不同部分的输入有着灵活的关注度。基于 Attention 机制的 LSTM 模型在文本分类任务中表现出色。可以更好地理解文本的语义和上下文。其对于长序列数据的处理具有独特优势。避免了传统 LSTM 模型可能出现的信息丢失问题。Attention 机制有助于突出关键的特征...
风速预测(二)基于Pytorch的EMD-LSTM模型 - 知乎 (zhihu.com) 前言 本文基于前期介绍的风速数据(文末附数据集),先经过经验模态EMD分解,然后通过数据预处理,制作和加载数据集与标签,最后通过Pytorch实现EMD-LSTM-Attention模型对风速数据的预测。风速数据集的详细介绍可以参考下文: 风速预测(一)数据集介绍和预处理 - ...
Attention机制实现:定义了一个Attention类,用于计算注意力权重和上下文向量。 LSTM模型实现:定义了一个AttentionLSTM类,该类包含LSTM层、Attention层和全连接层。 训练模型:通过梯度下降训练模型。 可视化结果:绘制预测值和实际值的对比图,以及注意力权重的分布图。 Attention机制能够增强LSTM模型的性能,使其在处理长时间依...
在解码之后,通过一个XGBoost回归器来获得输出,以便进行精确的特征提取和微调。我们所提出的基于注意力机制的CNN-LSTM与XGBoost混合模型简称为AttCLX,其示意图如图所示 作为微调模型,XGBoost具有很强的扩展性和灵活性 模型修改 经ARIMA预处理后,神经网络的输入是一个按一定时间间隔生成的二维数据矩阵,其大小为TimeWindow...
# 构建带有注意力机制的 LSTM 模型的函数,用于 Keras Tunerdef build_attention_model(hp):# 超参数(可增加范围)embedding_dim = hp.Choice('embedding_dim', [128, 256, 300, 400, 512, 600], default=512)units = hp.Choice('units', [64, 128, 256, 512, 1024], default=512)dropout_rate = ...
本文提出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。该算法结合了卷积神经网络、长短记忆网络和注意力机制,能够有效地提取输入特征和建立时序关系,并对输入特征进行加权处理,从而提高预测精度。
Bi-LSTM + Attention 就是在Bi-LSTM的模型上加入Attention层,在Bi-LSTM中我们会用最后一个时序的输出向量 作为特征向量,然后进行softmax分类。Attention是先计算每个时序的权重,然后将所有时序 的向量进行加权和作为特征向量,然后进行softmax分类。在实验中,加上Attention确实对结果有所提升。其模型结构如下图: ...
Attention-LSTM模型是一种深度学习模型,结合了注意力机制和长短时记忆网络(LSTM)的优点。该模型能够有效地处理时间序列数据,捕捉数据之间的依赖关系,从而更好地模拟和预测森林蒸散发量。 四、数据与方法 1.数据来源:本研究采用的气象数据来自XX气象站,包括温度、湿度、风速等;森林蒸散发量数据则通过XX方法进行测量和...
该模型结合了LSTM(长短期记忆网络)在处理时间序列数据上的记忆能力,以及Attention 机制在捕捉动态场景中目标动态变化特征方面的优势。基于此模型,在动态场景下执行目标跟踪任务,并将该模型的表现与传统目标跟踪算法进行对比,分析不同场景因素对跟踪结果...