x = Dropout(0.3)(x) lstm_out = CuDNNLSTM(50, return_sequences=True)(x) lstm_out = Dropout(0.3)(lstm_out) # attention_mul = attention_3d_block(lstm_out) attention_mul = attention_block(lstm_out, window_size) attention_mul = Flatten()(attention_mul) output = Dense(1, activation='...
Matlab实现CNN-LSTM-Attention多变量时间序列预测 1.data为数据集,格式为excel,4个输入特征,1个输出特征,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测; 2.CNN_LSTM_AttentionNTS.m为主程序文件,运行即可; 3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE,可在下载区获取数据和程序内容; 注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境...
在构建CNN-LSTM-Attention模型时,我们需要结合卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的优点。CNN通常用于特征提取,特别是在处理具有局部相关性的数据时表现优异,如图像数据或时间序列数据的局部模式。LSTM则擅长捕捉长期依赖关系,这对于时间序列预测等任务至关重要。注意力机制则能够动态地调整...
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B站最全最详细的【时间序列预测模型】教程,从入门到精通!(LSTM/Informer/ARIMA/Pandas/Transformer) 982 38 02:41:12 App 当下热门创新点!CNN-LSTM:神经网络时间序列预测代码逐行解读,迪哥带你手把手搭建自己的多特征变量时间序列预测模型! 1744 8 08:03:02 App 完整版!【时间序列预测】翻遍全网我终于找到了...
这才是科研人该学的!一口气学完六大时间序列任务-CNN-LSTM-Attention神经网络时间序列预测、LSTM股票预测、Time-LLM、Informer共计21条视频,包括:Time-LLM:基于大语言模型的时间序列预测、人工智能学习路线图、3-Informer时间序列预测源码解读等,UP主更多精彩视频,请
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 ...
cnn+lstm+attention对时序数据进行预测 3、相关技术 BiLSTM:前向和方向的两条LSTM网络,被称为双向LSTM,也叫BiLSTM。其思想是将同一个输入序列分别接入向前和先后的两个LSTM中,然后将两个网络的隐含层连在一起,共同接入到输出层进行预测。 BiLSTM attention注意力机制 ...
本文介绍了一种基于Matlab的多变量时间序列预测方法，具体为BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention模型。该模型融合了贝叶斯优化、卷积神经网络、长短期记忆网络以及多头注意力机制，实现了对多变量时间序列的有效预测。该模型的核心是Multihead-Self-Attention机制，它通过计算输入序列中每个位置与其他位置之间的注意...