CNN用于提取输入数据的空间特征,LSTM用于建模时序关系。CNN-LSTM常用于处理图像序列、视频序列等具有时空信息的数据。在CNN-LSTM可以学习到输入数据中的空间信息和时序依赖关系,并在许多任务中取得了良好的效果。 二、实现过程 2.1 读取数据集 df=pd.read_csv("data.csv",parse_dates=["Date"], index_col=[0])...
可以看到,该CNN-LSTM由一层一维卷积+LSTM组成。 通过前面文章我们知道,一维卷积的原始定义如下: nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 本文模型的一维卷积定义: nn.Conv1d(in_channels=args.in_channels, out_channels=args.out_channel...
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...
本文探讨基于CNN-LSTM模型实现多变量时间序列预测的具体步骤与案例，适用于单站点多变量的单步预测问题，以股票价格预测为例。CNN-LSTM结合了卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM），前者擅长提取输入数据的空间特征，后者用于捕捉时序依赖关系，共同应用于具有时空信息的数据处理，如图像序列、视频序列...
python实现cnn lstm多变量时间序列预测 多变量时间序列建模,适合多输入变量的神经网络模型一直让开发人员很头痛,但基于(LSTM)的循环神经网络能够几乎可以完美的解决多个输入变量的问题。基于(LSTM)的循环神经网络可以很好的利用在时间序列预测上,因为很多古典的线性
多头注意力卷积长短期记忆神经网络(Multi-Head Attention Convolutional LSTM,MHAC-LSTM)是一种用于处理多变量时间序列预测问题的深度学习模型。它将卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)结合起来,并使用多头注意力机制来增强模型的表达能力。 每个输入时间序列的变量都经过一个卷积层进行特征提取,并将卷积层的输...
本文档详细介绍了利用MATLAB实现CNN-LSTM-Attention模型来进行多变量时间序列预测的方法,涵盖了数据生成、模型构造、训练以及预测全流程。通过自动生成的时间序列数据集,演示了从原始数据预处理、模型各组成部分的具体编码实现(如attention机制),到最后对模型的效果进行度量及图表表示的所有操作。适合有一定MATLAB编程能力的人...
针对CNN 联合 LSTM 时,忽略短期特征重要度而导致的重要特征丢失、长期时序规律挖掘有待优化等问题,本文提出基于注意力机制的 CNN-LSTM 预测模型。设计基于注意力机制的CNN结构,基于标准CNN,以并行注意力支路提取显著性特征。注意力支路比CNN设计了更大的输入尺度,以扩大输入感受野,从而更全面获取时序上下文信息,学习局部...
本文提出了一种基于人工大猩猩部队优化算法(GTO)改进的卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)模型,用于解决多变量多步时间序列预测问题。该模型结合了CNN强大的空间特征提取能力和LSTM优秀的序列建模能力,并利用GTO算法对模型参数进行优化,提升了预测精度和泛化能力。通过在多个公开数据集上的实验验证,结果表明,GTO-CNN...
针对CNN 联合 LSTM 时,忽略短期特征重要度而导致的重要特征丢失、长期时序规律挖掘有待优化等问题,本文提出基于注意力机制的 CNN-LSTM 预测模型。设计基于注意力机制的CNN结构,基于标准CNN,以并行注意力支路提取显著性特征。注意力支路比CNN设计了更大的输入尺度,以扩大输入感受野,从而更全面获取时序上下文信息,学习局部...