CEEMDAN +组合预测模型(CNN-LSTM + ARIMA) - 知乎 (zhihu.com) 前言 本文基于前期介绍的风速数据(文末附数据集),介绍一种多特征变量序列预测模型CNN-LSTM-Attention,以提高时间序列数据的预测性能。该数据集一共有天气、温度、湿度、气压、风速等九个变量,通过滑动窗口制作数据集,利用多变量来预测风速。 LSTF(Lo...
Attention 主要是注意力机制,不过梗直哥说到这里的Attention就是权重的意思哦!!记住了,它(Attention) == 权重(Weight)。这里就不进行三维到二维的展开了,它没有LSTM那么抽象,所以我们就对典型的注意力机制和自注意力机制进行一个了解即可。 注意力机制 图3-1为RNN结构示意,我们由此引出注意力结构。 图3-...
模型描述 Matlab实现CNN-LSTM-Attention多变量分类预测 1.data为数据集,格式为excel,12个输入特征,输出四个类别; 2.MainCNN_LSTM_AttentionNC.m为主程序文件,运行即可; 注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2020b及以上。 4.注意力机制模块: SEBlock(Squeeze-and-Excitation Block)是一种聚焦于通道维度...
CNN是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别和计算机视觉任务中。在我们的算法中,我们使用CNN来对风电数据进行特征提取和模式识别。 然后,我们介绍长短记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)。LSTM是一种特殊的循环神经网络,专门用于处理序列数据。由于风电数据具有时序性,LSTM可以很好地捕捉到其时间相关性。 此外,我们...
单站点多变量单步预测问题---基于CNN+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...
一种基于CNN-LSTM-Attention模型的机械比能预测与优化方法.pdf,本申请提供了一种基于CNN‑LSTM‑Attention模型的机械比能预测与优化方法,涉及油气开发技术领域,该方法包括:S1:获取随钻测井数据及录井数据,得到原始数据;S2:建立Teale机械比能优化模型,得到当前工
本研究通过CNN+LSTM+Attention模型提高新闻文本分类的精确性的案例,结合Attention+CNN+BiLSTM锂离子电池健康、寿命预测的代码数据,深入探讨 Python 在不同领域的应用以及深度学习技术在数据处理和预测中的强大潜力,为推动相关领域的发展提供有益的参考和借鉴。
这个MATLAB资源是一份实战指南,它详细地介绍了如何在MATLAB环境中构建和应用一种先进的时间序列预测模型——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CNN-LSTM-Attention模型。资源不仅涵盖了数据预处理,如数据生成和标准化,还涉及了模型设计的各个环节,包括网络结构配置、训练过程以及...
以CNN-Attention为例，展示模型预测效果。训练与测试集预测结果、误差直方图、线性拟合图、网络结构图及命令行窗口显示的误差，均包含在模型运行结果中。所有图像代码已整理，一键运行即可获得结果，无需多次执行。支持Matlab2023及以上版本，未安装用户可获取免费安装包。注意，全家桶中的所有代码无需修改即可...
因此本文在CNN-LSTM的基础上引入注意力机制,建立CNN-LSTM-Attention货运量预测模型,将具有提取数据特征能力的CNN和处理时间序列表现优异的LSTM结合,以此用注意力机制分配概率权重补足CNN只能捕捉局部信息的短板,并验证该模型的预测准确性。 1研究方法 1.1卷积神经网络模型 卷积神经网络(CNN)是深度学习中的一种强大的网络...