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LSTM的性能,从而实现更精确的预测。本文结合LSTM与长短时注意力机制结合进行时间序列预测。 二、实现过程 2.1 读取数据 核心代码: df = pd.DataFrame...
研究假设结合循环(如LSTM)和注意力(如Transformer)可以提高径流预测的准确性。通过在2610个全球分布的流域上对比LSTM、Transformer和TFT的性能,结果表明TFT在径流预测中优于LSTM和Transformer,其Kling-Gupta效率(KGE)中位数达到0.705。此外,TFT作为一种可解释的AI方法,能够通过变量选择网络识别重要输入特征,为理解流域产流...
attention-lstm 代码 attention-lstm代码 下面是Attention LSTM模型的参考代码：```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim class AttentionLSTM(nn.Module):def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):super(AttentionLSTM, self).__init__()self.hidden_size...
这段代码生成了一个包含100个样本、每个样本包含10个时间步的随机序列数据集。 2. LSTM模型搭建 我们先定义一个基础的LSTM模型。 importtorch.nnasnnclassLSTMModel(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size):super(LSTMModel,self).__init__()self.lstm=nn.LSTM(input_size,hidden_size,batch_...
配套项目代码(一键运行) 1. 〖一键运行〗使用 CNN 在 CIFAR10 数据集实现图像分类 2. 〖一键运行〗使用 LeNet 在 MNIST 数据集实现手写体识别 3. 〖一键运行〗使用 Attention 机制的 LSTM 实现机器翻译 4. 〖一键运行〗使用 协同过滤算法 实现电影推荐 作者简介 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮...
,它包含了在当前这个batch_size中每个句子的初始隐藏状态,num_layers就是LSTM的层数,如果bidirectional=True,num_directions=2,否则就是1,表示只有一个方向, c_0和h_0的形状相同,它包含的是在当前这个batch_size中的每个句子的初始细胞状态。 ==h_0,c_0如果不提供,那么默认是0== ...
本研究通过CNN+LSTM+Attention模型提高新闻文本分类的精确性的案例,结合Attention+CNN+BiLSTM锂离子电池健康、寿命预测的代码数据,深入探讨 Python 在不同领域的应用以及深度学习技术在数据处理和预测中的强大潜力,为推动相关领域的发展提供有益的参考和借鉴。
本研究通过CNN+LSTM+Attention模型提高新闻文本分类的精确性的案例,结合Attention+CNN+BiLSTM锂离子电池健康、寿命预测的代码数据,深入探讨 Python 在不同领域的应用以及深度学习技术在数据处理和预测中的强大潜力,为推动相关领域的发展提供有益的参考和借鉴。