模型利用卷积神经网络(CNN)提取遥感图像的空间特征,使用长短期记忆网络(LSTM)捕捉FSV的时间变化特征,并通过注意力机制突出对FSV响应强的特征变量,完成FSV的预测。 创新点: 本研究基于CNN-LSTM-Attention算法构建了一个基于卷积神经网络、长短期记忆神经网络和注意力机制的森林蓄积量(FSV)估算模型。 通过引入注意力机制,...
本文提出了一种基于自注意力机制的LSTM模型,用于多变量负荷预测。该模型结合了LSTM的序列建模能力和自注意力机制的特征选择能力,可以有效地挖掘负荷数据中的时序信息和变量之间的相关性。具体来说,该模型首先使用LSTM对负荷数据进行序列建模,然后使用自注意力机制对LSTM的隐藏状态进行加权,以捕捉不同变量之间的相关性。最...
编码端(encoder)将输入序列转换为一系列语义向量,解码端(decoder)使用上下文向量和前一个时间步的输出来生成下一个时间步的预测结果,而注意力机制则决定了在当前时间步解码端(decoder)生成预测结果时,如何将编码端(encoder)的语义信息加以利用。在每个时间步,注意力机制都会计算编码端(encoder)的每个时间步与解码端(de...
前向LSTM利用过去的信息预测未来的信息,后向LSTM利用未来的信息预测过去的信息,输出结果由这两个网络的输出共同决定。BiLSTM对于同时依赖前后信息的时间序列有着更好的预测效果,因此本文采用BiLSTM神经网络结合风电功率进行双向信息预测。 2 TPA机制 注意力机制模仿人脑,更加注重重要信息,而忽略相对无用的信息,已被广泛...
第一步，先定义自注意力层 第二步，定义预测模型 注意：输入风速数据形状为 [64, 10, 7]， batch_...
代码实例 2.1 数据解读 在电力行业，对每日功率波动进行准确预测对于电网调度和能源规划至关重要。通过...
1.Matlab实现KOA-CNN-LSTM-selfAttention开普勒算法优化卷积长短期记忆神经网络融合自注意力多特征分类预测,多特征输入模型,运行环境Matlab2023b及以上; 2.基于开普勒算法(KOA)优化卷积长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)结合自注意力机制(selfAttention)分类预测。2023年新算法KOA,MATLAB程序,多行变量特征输入,优化了学习率、...
LSTM是一种具有长期记忆能力的递归神经网络。它通过控制信息的流动来解决梯度消失和梯度爆炸的问题,从而更好地捕捉时序数据中的长期依赖关系。注意力机制是一种机制,它允许网络在处理输入序列时有选择地关注特定的时间步。这种机制可以帮助网络更好地理解和利用输入序列中的关键信息。
图1 基于注意力机制的双向LSTM估算模型框架 1.1 LSTM 循环神经网络 循环神经网络(RNN)是一种以序列数据为输入的神经网络,每个时刻的状态都会受到此刻输入的状态和先前时刻状态的影响,能够将过去的信息传递给当前时刻,因此具有记忆效应,已被应用于自然语言处理、时间序列估算和系统建模。但在RNN 网络中缺少非线性激活函数...
注意力机制atttention结合LSTM做多输入单输出预测模型,要求数据是多特征变量和因变量一一对应,测试数据为风功率数据集,inpit三个特征变量,output风功率变量,直接替换同类型的多输入单输出数据就可以跑通 程序语言是matlab,需求最低版本为2021及以上。 程序可以出真实值和预测值对比图,线性拟合图。