加权求和:根据注意力权重对LSTM输出进行加权求和,得到加权后的表示。 输出层:将加权后的表示送入输出层进行最终的预测或分类。 通过引入注意力机制,模型可以动态地学习不同时间步的重要性,从而提高模型的表现。这种结合可以在处理各种序列数据任务(如自然语言处理、时间序列预测等)时发挥重要作用。 二、实现过程 2.1 ...
SINGLE_ATTENTION_VECTOR=Falseimportos os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'os.environ["TF_KERAS"]='1'# 注意力机制defattention_3d_block(inputs):input_dim=int(inputs.shape[2])a=inputs a=Dense(input_dim,activation='softmax')(a)# 根据给定的模式(dim)置换输入的维度 例如(2,1)即置换输入...
my_model.fit(trainX, trainY) 2.6 进行预测 prediction_test=my_model.predict(testX) prediction_train=my_model.predict(trainX) 2.7 预测效果展示 plt.plot(df_for_training.index[window_size:,], original_train, color = 'red', label = '真实值') plt.plot(df_for_training.index[window_size:,...
1.data为数据集,格式为excel,单变量时间序列预测,输入为一维时间序列数据集; 2.CNN_LSTM_AttentionTS.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,运行环境为Matlab2020b及以上。 4.注意力机制模块: SEBlock(Squeeze-and-Excit...
在机器学习和数据科学领域,时序预测是一个重要的问题。它涉及到根据过去的数据来预测未来的趋势和模式。长短时记忆神经网络(LSTM)是一种特殊的递归神经网络,被广泛应用于时序预测任务中。本文将介绍基于LSTM的注意力机制(attention-LSTM)实现数据时序预测的算法步骤。
本文设计并实现的基于Attention机制的CNN-LSTM模型(以下简称为CLATT模型)一共分为五层,具体结构与原理如图所示。 第一层是输入层。规定输入数据的格式(批大小,时间步数,特征维度),将批大小默认为1,时间 步数记为t,特征维度记为n,则一条样本可表示为一个实数序列矩阵Rt×n,记xi 为Rt×n中第i个时间步数据的向量...
首先，我们引入单站点多变量单步预测问题，利用LSTM+Attention模型预测股票价格。数据集读取阶段，通过`df`进行数据加载与预览。接着，进行数据集划分，确保8:2的比例，即训练集4162条数据，测试集1041条数据。数据归一化处理，确保模型训练效果稳定。构建LSTM数据集，通过滑动窗口设置为30，实现从时间序列到...
不同于前馈神经网络,RNN 可以利用内部的记忆来处理任意时序的输入序列,即不仅学习当前时刻的信息,也会依赖之前的序列信息,所以在做语音识别、语言翻译等等有很大的优势。RNN 现在变种很多,常用的如 LSTM、Seq2SeqLSTM,还有其他变种如含有 Attention 机制的 Transformer 模型等...
本文提出了一种基于卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Attention实现风电功率多输入单输出回归预测算法。该算法结合了卷积神经网络、长短记忆网络和注意力机制,能够有效地提取输入特征和建立时序关系,并对输入特征进行加权处理,从而提高预测精度。
本文将介绍如何结合CNN、LSTM和Attention机制实现单变量时间序列预测。这种方法能够有效处理序列数据中的时空特征，结合了CNN在局部特征捕捉方面的优势和LSTM在时间依赖性处理上的能力。此外，引入注意力机制能够选择性关注序列中的关键信息，增强模型对细微和语境相关细节的捕捉能力。具体实现步骤如下：首先，读取...