这种结合可以充分利用CNN在捕捉局部特征方面的优势,以及LSTM在处理时间依赖性方面的优势。注意力机制可以应用在LSTM的输出之上,选择性地关注序列中的关键部分。这提高了模型捕捉微妙和语境相关信息的能力。本文基于CNN+LSTM+Attention实现单变量时间序列预测。 二、实现过程 2.1 读取数据集 # 读取数据集 data = pd.read...
inputs=Input(shape=(window_size, fea_num)) my_model=LSTM(50, activation='tanh')(inputs) attention=Dense(50, activation='sigmoid', name='attention_vec')(my_model)#求解Attention权重 my_model=Multiply()([my_model, attention])#attention与LSTM对应数值相乘 outputs = Dense(1, activation='tanh...
在时间序列预测领域,长短期记忆网络(LSTM)是一种常用的神经网络模型,它可以捕捉序列中的长期依赖关系。然而,传统的LSTM模型并不能很好地处理序列中的关键信息,因此引入了注意力机制(Attention)来提升模型的性能。本文将介绍如何使用PyTorch实现LSTM和Attention模型,并应用于时间序列预测问题。 LSTM模型 LSTM是一种递归神经...
3. Informer时间序列预测源码解读.(三) 01:03:38 时间序列AIRMA模型1.数据平稳性与差分法 11:10 2.ARIMA模型 10:34 3.相关函数评估方法 10:47 4.建立ARIMA模型 07:49 5.参数选择 12:41 时间序列模型 09:25 2-网络结构与参数定义 07:53 3-构建LSTM模型 06:42 4-训练模型与效果展示 11...
LSTM是一种具有长期记忆能力的递归神经网络。它通过控制信息的流动来解决梯度消失和梯度爆炸的问题,从而更好地捕捉时序数据中的长期依赖关系。注意力机制是一种机制,它允许网络在处理输入序列时有选择地关注特定的时间步。这种机制可以帮助网络更好地理解和利用输入序列中的关键信息。
本文设计并实现的基于Attention机制的CNN-LSTM模型(以下简称为CLATT模型)一共分为五层,具体结构与原理如图所示。 第一层是输入层。规定输入数据的格式(批大小,时间步数,特征维度),将批大小默认为1,时间 步数记为t,特征维度记为n,则一条样本可表示为一个实数序列矩阵Rt×n,记xi 为Rt×n中第i个时间步数据的向量...
CNN-LSTM-Attention模型结合了CNN、LSTM和Attention三种技术的优势。首先,使用CNN提取时间序列中的局部特征;然后,将提取的特征输入到LSTM中,捕捉时间序列中的长期依赖关系;最后,通过注意力机制对LSTM的输出进行加权,使模型能够关注与当前预测最相关的历史信息。具体来说,模型的流程如下: ...
时间序列预测是许多领域中的核心问题,如金融市场分析、气候预测、交通流量预测等。近年来,深度学习在时间序列分析上取得了显著的成果,尤其是卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的结合使用。 3.1卷积神经网络(CNN)在时间序列中的应用 ...
本次我们要进行的是 使用 注意力机制 + LSTM 进行时间序列预测,项目地址为Keras Attention Mechanism 对于时间步的注意力机制 首先我们把它git clone 到本地,然后配置好所需环境 笔者的 tensorflow版本为1.6.0 Keras 版本为 2.0.2 打开文件夹,我们主要需要的是attention_lstm.py 以及 attention_utils.py 脚本 ...
时间序列预测是许多领域中的核心问题,如金融市场分析、气候预测、交通流量预测等。近年来,深度学习在时间序列分析上取得了显著的成果,尤其是卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的结合使用。 3.1卷积神经网络(CNN)在时间序列中的应用 ...