2024深度学习发论文&模型涨点之——LSTM+Attention LSTM在处理长序列数据和突出重要信息方面存在一定的局限性,这在某些应用场景中可能导致其性能不尽如人意。而注意力机制,通过模仿人类的注意力分配,能够有效地解决这一问题。 LSTM与注意力机制的结合为处理序列数据提供了强大的工具,通过模拟人类注意力的过程,允许模型在...
本文提出的SSA-Attention-LSTM模型融合了麻雀优化算法和注意力机制,增强了LSTM网络的预测能力。实验结果表明,该模型在风电功率预测任务上取得了优异的性能,有效提高了预测精度和鲁棒性。SSA-Attention-LSTM模型为风电功率预测提供了新的技术手段,有助于提高电网稳定运行和可再生能源消纳水平。 📣 部分代码 ⛳️ 运行...
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-LSTM 模型 传统的编码- 解码器( Encoder-Decoder) 模型在处理输入序列时,编码器Encoder 将输入序列Xt编码成固定长度的隐向量h,对隐向量赋予相同的权重。 解码器Decoder 基于隐向量h 解码输出。当输入序列的长度增加时,分量的权重相同,模型对于输入序列Xt没有区分度,造成模型性能下降。 Attention 机制解决了...
模型参数 Parameters input_size– 输入变量x的特征数量 hidden_size– 隐含层h的特征数量(即层中隐含单元的个数) num_layers– 隐含层的层数,比如说num_layers =2, 意味着这是包含两个LSTM层,默认值:1 bias– 如果为False, 表示不使用偏置权重 b_ih 和 b_hh。默认值为:True ...
5.使用模型进行机器翻译 6.写在后边 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 Codel...
由图1可见,该模型由4个部分组成:输入层负责将预处理后的数据转换成模型可读的形式;多变量LSTM模块负责对包含多种影响因素的输入数据进行处理,获取特征信息;Attention机制负责学习一组注意力系数,对特征信息进行筛选;全连接层接收筛选后的特征信息,...
TPA-LSTM模型是一种结合了时态模式和LSTM（长短期记忆）网络的预测模型。它利用LSTM网络来学习时间序列中的长期依赖关系，同时通过时态模式对序列中不同时间点的模式进行建模。时态模式通过计算相对时间差和序列间的相似性得到，从而提供了更加全面的时间序列特征。在多变量回归预测中，TPA-LSTM模型可以有效地捕捉时间序列...
模型由Attention-LSTM为主要骨干模型,通过VMD分解对源数据进行分解后输入到网络内训练及预测,例子中就使用了17-20年三年的各城市的碳收盘价作为VMD分解的主要特征,分解后的数据进入模型训练后得到最终的模型,模型通过训练后很好的预测出20年的湖北省的碳收盘价。
方法:论文介绍了一个深度学习模型,该模型基于长短期记忆网络、卷积神经网络以及自注意力机制(self-attention mechanism,简称SAM)来进行短期负荷预测(STLF)。实验证明该模型在减少输入数据的同时提升了预测精度,且优于传统基准模型超过10%。 创新点: 首次在短期负荷预测(STLF)中采用LSTM-CNN结合的SAM模型。