在前向传播方法中,我们首先通过LSTM层获取输出out,然后使用attention层计算注意力权重attention_weights。接下来,我们将注意力权重与LSTM输出相乘并求和,得到注意力向量attention_out。最后,我们通过全连接层将注意力向量映射到预测结果。 时间序列预测 现在我们已经定义了LSTM和Attention模型,下面我们将其应用于时间序列预测...
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:,...
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 读取数据集 # 读取数据集data=pd.read_csv('data.csv')# 将日期列转换为日期时间类型data['Month']=pd.to_datetime(data['Month'])# 将日期列设置为索引data.set_index('Month',inplace=True) data:...
hidden_size,batch_first=True)self.attention=nn.Linear(hidden_size,1)self.fc=nn.Linear(hidden_size,output_size)defforward(self,x):output,_=self.lstm(x)attention_weights=self.attention(output).squeeze(-1)#
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: ...
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。
时间序列预测是许多领域中的核心问题,如金融市场分析、气候预测、交通流量预测等。近年来,深度学习在时间序列分析上取得了显著的成果,尤其是卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的结合使用。 3.1卷积神经网络(CNN)在时间序列中的应用 ...
时间序列预测是许多领域中的核心问题,如金融市场分析、气候预测、交通流量预测等。近年来,深度学习在时间序列分析上取得了显著的成果,尤其是卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的结合使用。 3.1卷积神经网络(CNN)在时间序列中的应用 ...
基于LSTM-Attention的时间序列预测算法步骤 在当今数据驱动的世界中,时间序列预测是一项重要的任务,它在许多领域中都起着关键作用,如金融、交通、气象等。为了有效地预测时间序列数据,我们需要探索和应用先进的算法和技术。本文将介绍一种基于LSTM-Attention的时间序列预测算法步骤,该算法结合了长短期记忆网络(LSTM)和注意...
【基于Attention-LSTM多变量时间序列预测】 多模型(包括TPA-LSTM预测等),多图输出。 TPA-LSTM源码:https://mbd.pub/o/bread/mbd-YpmblZ9x 需要定制同学添加QQ【1153460737】/加群(Q群-693349448)交流,记得备注。 欢迎一起学习,一起进步!