长短时记忆神经网络(LSTM)是一种特殊的递归神经网络,被广泛应用于时序预测任务中。本文将介绍基于LSTM的注意力机制(attention-LSTM)实现数据时序预测的算法步骤。 首先,我们需要理解LSTM和注意力机制的基本概念。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...
基于时间注意力机制Attention结合长短期记忆网络LSTM多维时间序列预测,LSTM-Attention回归预测,多输入单输出模型。 1076 -- 1:30 App 灰狼优化LSTM回归预测 4861 3 1:14 App CNN-Transformer回归预测多输入单输出 5544 36 6:16:48 App 2023最好出论文的两大预测模型:LSTM+Informer两大模型,论文精读+代码复现,...
Attention(name='attention_weight') model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(X_train, Y_train, epochs=100, batch_size=1, verbose=2) # 使用 LSTM 模型进行预测 train_predictions = model.predict(X_train) test_predictions = model.predict(X_te...
针对分布式光伏缺乏外部气象数据,不能直接套用现有集中式光伏预测方法的问题,该文提出了一种基于Attention-LSTM 的分布式光伏超短期功率预测模型。通过Attention 动态挖掘各个场站出力的时间特征与目标场站功率间的相互关系,实现精准预测目标场站发电功率的目标。该方法通过利用邻近场站的出力数据,辅助目标场站进行功率预测,...
SSA-Attention-LSTM模型 为了解决上述问题,本文提出了一种基于麻雀优化注意力机制的长短时记忆神经网络(SSA-Attention-LSTM)模型。该模型主要包括以下三个部分: **麻雀优化算法(SSA):**SSA是一种基于麻雀觅食行为的优化算法,具有较强的全局搜索能力和收敛速度。本文利用SSA算法优化LSTM网络的参数,提高网络的预测精度。
一、attention机制LSTM预测 1 总体框架 数字货币预测模型分为两部分,由LSTM模块和Attention模块组成。 2 LSTM模块 长短期记忆网络(LSTM)是一种特殊的递归神经网络(RNN)模型,是为了解决RNN模型梯度消失的问题而提出的。在传统的RNN模型当中,当时间跨度较长时,网络权重更新会十分缓慢。针对此问题,LSTM采用了“记忆单元”...
【基于Attention-LSTM多变量时间序列预测】 多模型(包括TPA-LSTM预测等),多图输出。 TPA-LSTM源码:https://mbd.pub/o/bread/mbd-YpmblZ9x 需要定制同学添加QQ【1153460737】/加群(Q群-693349448)交流,记得备注。 欢迎一起学习,一起进步!
【基于Attention-LSTM/TPA-LSTM的数据多变量时序预测】多模型(包括TPA-LSTM多变量时序预测等),多图输出。 TPA-LSTM多变量时序源码链接1:https://mbd.pub/o/bread/mbd-YpmblZ9x TPA-LSTM多变量时序源码链接2:https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/85661169?spm=1001.2014.3001.5503 需要定制同学添加QQ...
单站点多变量单步预测问题---基于LSTM+Attention实现多变量时间序列预测股票价格。 二、实现过程 2.1 读取数据集 df=pd.read_csv("data.csv", parse_dates=["Date"], index_col=[0]) print(df.shape) print(df.head()) fea_num = len(df.columns) df...
Htt = dlarray(Lstm_Y(:,:,1:end-1),'SBSC'); %转变成CNN输入格式,’SS为 %% Attention Attentionweight = params.attention.weight; % 计算得分权重 Att = dlarray(squeeze(sum(CnnHttAtt .* dlarray(Attentionweight,'SC'),2)),'SBC'); %'C'维度为cnn卷积后的每一行 ...