在CNN-LSTM模型中引入了自注意力机制,使得LSTM组件在最终预测中更关注由CNN重构的特征中的重要部分。 Attention-based CNN-LSTM and XGBoost hybrid model for stock prediction 方法:本文提出了一种基于注意力机制的CNN-LSTM和XGBoost混合模型,用于预测中国股市股票价格,通过整合ARIMA模型和神经网络的非线性关系,解决传统...
CNN+LSTM+Attention 是一种结合了卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的深度学习模型,广泛应用于处理具有时空相关性的序列数据。 特征提取(CNN):CNN 用于提取输入数据的局部特征,通过卷积层和池化层对数据进行降维和特征提取。 序列建模(LSTM):将 CNN 提取的特征序列输入 LSTM 网络,捕捉...
CNN+LSTM+Attention是一种深度学习模型,它结合了卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的优势,用于处理序列数据和时间序列预测任务。 这种模型因其强大的特征提取和序列建模能力,被广泛应用于各种时空数据的预测和分析任务,如短期负荷预测、航空发动机剩余使用寿命预测、股票价格预测和电机故障检...
Attention-based CNN-LSTM and XGBoost hybrid model for stock prediction 方法:本文提出了一种基于注意力机制的CNN-LSTM和XGBoost混合模型,用于预测中国股市股票价格,通过整合ARIMA模型和神经网络的非线性关系,解决传统时序模型难以捕捉非线性的问题...
3.采用混合CNN-LSTM模型,捕捉负荷模式中的时空相关性,提高预测精度。 Prediction of Remaining Useful Life of Aero-engines Based on CNN-LSTM-Attention 文章解析 准确预测航空发动机的剩余使用寿命(RUL)对于维护财务稳定和航空安全至关重要。本文提出了一种基于深度学习的RUL预测方法,通过卷积神经网络(CNN)、长短期记...
AdeepLSTM-CNNbasedonself-attention mechanism with input data reduction for short-term load forecasting 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...
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: ...
注意力机制又有很多子类型,比较常用的是自注意力(Self-Attention)机制和多头注意力(Multi-head Attention)机制。 接下来,我们将在上一篇实现的CNN+LSTM模型基础上依次加入自注意力和多头注意力机制,对沪深300指数的每日收益率进行预测,将所有数据按7:2:1的比例划分为训练集、验证集、测试集三部分,并使用前文提到的...
CNN - LSTM - Attention 是一种强大的深度学习模型组合,通常用于处理序列数据,尤其在具有复杂时空特征的任务中表现出色。这个组合结合了三种不同类型的神经网络架构,以充分挖掘数据中的空间和时间信息,并具有以下独特结构:(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
一、Attention机制应用于NLP Attention机制的基本思想是,打破了传统编码器-解码器结构在编解码时都依赖于内部一个固定长度向量的限制。 Attention机制的实现是通过保留LSTM编码器对输入序列的中间输出结果,然后训练一个模型来对这些输入进行选择性的学习并且在模型输出时将输出序列与之进行关联。