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...
同时设置CNN-LSTM-Attention模型的最大迭代次数为500,学习率为0.005,得到的结果如下所示(以上参数均可自行更改): 预测未来效果图: 训练集预测结果图: 测试集预测结果图: 预测结果展示: 可以看到,CNN-LSTM-Attention模型能够较好预测未来趋势,当然,由于深度学习模型迭代具有随机性,因此每次运行结果可能会不同,小伙伴们...
基于CNN-LSTM-Attention的混合模型,融合多种神经网络优势,处理复杂时间序列数据时优势显著。CNN利用局部感受野和权值共享,能自动提取国债ETF数据中的价格短期波动、成交量变化等局部特征,为后续分析筑牢根基;LSTM凭借门控机制,既能铭记长期经济因素影响下的价格走势,又能对短期波动迅速作出反应,精准把握价格长期趋势与动态变...
同样的,我们利用该新鲜出炉的算法对我们的CNN-LSTM-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数进行优化,构成KOA-CNN-LSTM-Attention多变量回归预测模型. 完整代码:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZiXmZ5t 这篇论文介绍了一种名为开普勒优化算法(Kepler optimization algorithm,KOA)的新...
三、LSTM的改进 CNN中的两种Attention机制:Stochastic “Hard” AttentionAndDeterministic “Soft” Attention。 通过attention机制计算出的z^t被称为 context vector,是捕捉了特定区域视觉信息的上下文向量。 首先需要明确,attention要实现的是在解码的不同时刻可以关注不同的图像区域,进而可以生成更合理的词。那么,在atte...
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: ...
时序预测任务中实现CPO-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、CPO-CNN-LSTM、CNN-LSTM这四个模型,并对比它们的性能,我们需要先构建每个模型,然后使用相同的数据集进行训练,并评估它们的预测结果。CPO优化参数为:隐藏层节点数,学习率,正则化系数 CPO作为24年新算法,冠豪猪优化器(Crested Porcupine Optimizer,CPO)。
CNN-LSTM-Attention预测模型的实现过程通常包括以下几个步骤: 数据预处理: 对原始时间序列数据进行清洗、归一化等预处理操作。清洗过程包括去除异常值、缺失值填充等;归一化则是将数据缩放到同一尺度上,以消除量纲差异对模型训练的影响。 将处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练过程;验证集...
TSOA-CNN-LSTM-Multihead SelfAttention预测模型的创新性:CNN-LSTM-SelfAttention是一种深度学习模型结构,通常用于处理序列数据,尤其适用于具有时空相关性的序列数据。这个结构结合了三种不同类型的神经网络层,以充分捕捉数据中的空间和时间特征,并具有以下结构: ...
型(CNN-LSTM-Attention模型),该模型首先通过卷积层提取数据中的局部特征,随后利用长短时记忆网 络建模时间序列的长期依赖关系,最后通过注意力机制增强对重要信息的关注度。实验选取了2024年1 月1日至6月30日期间的甘肃省风力发电和水力发电数据,进行了特征提取和模型训练。结果显示,相较 于单独使用卷积神经网络或长...