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: 3.4 GWO优化 灰狼优化(Grey Wolf ...
近年来,深度学习模型如卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、lstm在时间序列预测中展现出显著优势。然而,模型参数的有效设置对预测性能至关重要。灰狼优化(GWO)作为一种高效的全局优化算法,被引入用于优化深度学习模型的超参数。 4.1卷积神经网络(CNN)在时间序列中的应用 在时间序列数据中,CNN用于提取局部特...
1.Matlab实现GWO-CNN-LSTM-selfAttention灰狼算法优化卷积长短期记忆神经网络融合自注意力机制多变量多步时间序列预测,灰狼算法优化学习率,卷积核大小,神经元个数,以最小MAPE为目标函数; 自注意力层 (Self-Attention):Self-Attention自注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置...
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...
最后,我们将所有这些组件结合在一起,形成GWO-CNN-LSTM-Attention算法。算法的输入是多个风电数据,包括风速、风向、温度等。算法的输出是预测的风电功率。通过对风电数据进行特征提取、模式识别和时间序列建模,我们的算法可以准确地预测未来时间点的风电功率。
1.Matlab实现GWO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention灰狼算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测,要求Matlab2023版以上; 2.输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测; 3.data为数据集,main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; ...
时间序列回归预测是数据分析的重要领域,旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来,深度学习模型如卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、lstm在时间序列预测中展现出显著优势。然而,模型参数的有效设置对预测性能至关重要。灰狼优化(GWO)作为一种高效的全局优化算法,被引入用于优化深度学习模型的超参数。
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: ...
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: ...
numHiddenUnits1 = floor(Alpx(2))+1;% 定义隐藏层中LSTM单元的数量 numHiddenUnits2 = floor(Alpx(3))+1;% 定义隐藏层中LSTM单元的数量 %训练 [GCNN_net, INFO] = trainNetwork(Dat_train,Lab_train, layers, opts); Rerr = INFO.TrainingRMSE; ...