具体来说,结合LSTM和注意力机制的模型结构如下: LSTM层:用于处理序列数据,捕捉序列中的长期依赖关系。 注意力机制:在LSTM输出的基础上计算注意力权重,以确定每个时间步的重要性。 加权求和:根据注意力权重对LSTM输出进行加权求和,得到加权后的表示。 输出层:将加权后的表示送入输出层进行最终的预测或分类。 通过引入...
hidden_size,batch_first=True)self.attention=nn.Linear(hidden_size,1)self.fc=nn.Linear(hidden_size,output_size)defforward(self,x):output,_=self.lstm(x)attention_weights=self.attention(output).squeeze(-1)#
单站点多变量单步预测问题---基于Bi-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...
SINGLE_ATTENTION_VECTOR=Falseimportos os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'os.environ["TF_KERAS"]='1'# 注意力机制defattention_3d_block(inputs):input_dim=int(inputs.shape[2])a=inputs a=Dense(input_dim,activation='softmax')(a)# 根据给定的模式(dim)置换输入的维度 例如(2,1)即置换输入...
Multihead-Attention-TCN-LSTM(多头注意力-TCN-LSTM)是一种结合了多个注意力机制、时序卷积网络(TCN)和长短期记忆网络(LSTM)的模型,用于时间序列预测。 输入层:将时间序列数据输入模型。时间序列可以是单变量(仅有一个特征)或多变量(多个特征)。 多头注意力(Multihead Attention):在这一层,模型会对输入数据进行多...
基于WOA-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、WOA-CNN-LSTM、CNN-LSTM四模型多变量时序预测一键对比(仅运行一个main即可) Matlab代码,每个模型的预测结果和组合对比结果都有! 1.无需繁琐步骤,只需要运行一个main即可一键出所有图像。 2.程序已经调试好,无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据格式为excel!
1. Attention在各个领域的广泛应用表明其价值，但其在时序预测中的作用值得评估。本文聚焦于时序预测中的Attention机制，分为输入Attention（在输入数据前应用）和输出Attention（在LSTM输出后应用），以及针对时间步和变量的不同维度处理。2. 例如，输入Attention的点积方法通过计算向量间的点积来衡量重要性，...
基于小波的CNN-LSTM-Attention瓦斯预测模型研究 为提高非平稳性瓦斯浓度预测精度,基于小波分析方法,分解重构瓦斯时序数据,分离高,低频率特征子序列,组成输入特征矩阵,引入卷积神经网络(CNN)获取多特征输入空间联系,... 曹梅,杨超宇 - 《中国安全生产科学技术》 被引量: 0发表: 2023年 基于Attention机制的CNN-LSTM驾驶...
短期记忆网络多变量时间序列区间预测】基于CNN-LSTM-Multihead-Attention-KDE多头注意力卷积长短期记忆网络多变量时间序列区间预测,多图输出、点预测多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2),区间预测多指标输出(区间覆盖率PICP、区间平均宽度百分比PINAW),多输入单输出,含点预测图、不同置信区间预测图、误差分析图、核...
主题词： 货运量;预测;CNN;LSTM;注意力机制 摘要：为了进一步提高我国货运量的预测准确性，文章基于卷积神经网络和长短期记忆网络模型，引入注意力机制（Attention Mechanism）的组合预测模型，以对我国货运量进行时序预测。首先，利用卷积神经网络提取货运量数据变化特征。其次，将所提取的特征构成时间序列作为长短期记忆...