内容:本文提出一种基于贝叶斯优化(BO)、时空注意力(STA)和长短期记忆网络(LSTM)的建筑能耗预测方法。该方法针对传统LSTM在建筑能耗预测中存在的超参数优化效率低、预测不准确等问题,通过引入贝叶斯优化和时空注意力机制,有效提升了模型的预测性能。研究结果表明,BO-STA-LSTM将预测性能的平均R²提高了0.0
这是我的 第402篇原创文章。一、引言时间序列预测通常需要捕获时间依赖性,而LSTM(长短时记忆网络)是处理时间序列数据的经典深度学习方法之一。结合长短时注意力机制(Long-Short Attention Mechanism)可以增强…
直接运行 attention_lstm.py 脚本 此时的网络结构为: 可以看到是在 LSTM 层之后使用了注意力机制 最后会汇总画一张图 可以看到 可以看到注意力的权重主要汇总在了第11个timestep,说明注意力机制很成功 对于维的注意力机制 上述的例子 是将注意力机制使用在了 timestep 上,决定哪个时间步对于结果的影响较大。 而...
在时间序列预测领域,许多研究者常将LSTM与注意力机制结合起来。这种结合通常有两种方式:基于不同时刻的注意力机制以及基于不同特征的注意力机制。基于不同时刻的注意力机制是将不同时刻的隐藏层输出分配不同的权重,然后通过加权求和得到一个 LSTM 的上下文向量;基于...
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。
MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多变量时间序列预测,CNN-LSTM结合注意力机制多变量时间序列预测。 模型描述 Matlab实现CNN-LSTM-Attention多变量时间序列预测 1.data为数据集,格式为excel,4个输入特征,1个输出特征,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测; 2.CNN_LSTM_AttentionNTS.m为主程序文件,运行即可; ...
在多变量时间序列预测中,这种结合能够突出关键变量和时间点,从而提升预测效果。在飞机4D轨迹预测、短期负荷预测、航空发动机剩余使用寿命预测等任务中,LSTM与注意力机制的结合也表现出更高的预测精度和稳定性。 这种强大的组合不仅提高了模型对复杂非线性关系数据的处理能力,还优化了多变量时间序列的处理方式,使其在众多...
1.Matlab实现基于QRLSTM-Attention分位数回归长短期记忆神经网络注意力机制的时间序列区间预测模型; 2.多图输出、多指标输出(MAE、RMSE、MSE、R2),多输入单输出,含不同置信区间图、概率密度图; 3.data为数据集,功率数据集,用过去一段时间的变量,预测目标,目标为最后一列,也可适用于负荷预测、风速预测;main为主程...
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: 4.部分核心程序 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 ...
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: ...