本文基于前期介绍的风速数据(文末附数据集),介绍一种多特征变量序列预测模型CNN-LSTM-Attention,以提高时间序列数据的预测性能。该数据集一共有天气、温度、湿度、气压、风速等九个变量,通过滑动窗口制作数据集,利用多变量来预测风速。 LSTF(Long Sequence Time-Series Forecasting)问题是指在时间序列预测中需要处理长...
Machine Fault Detection Using a Hybrid CNN-LSTM Attention-Based Model 今天给大家介绍一个超强大的深度学习模型:CNN-LSTM-Attention! 这个模型结合了三种不同类型的神经网络架构,充分挖掘了数据中的空间和时间信息,不仅能捕捉数据的局部特征和长期依赖关系,还可以自动关注输入数据中最重要的部分,在提高预测准确性和鲁...
这才是科研人该学的!一口气学完六大时间序列任务-CNN-LSTM-Attention神经网络时间序列预测、LSTM股票预测、Time-LLM、Informer共计21条视频,包括:Time-LLM:基于大语言模型的时间序列预测、人工智能学习路线图、3-Informer时间序列预测源码解读等,UP主更多精彩视频,请
目前热门的六大时序预测任务:CNN-LSTM-Attention神经网络时序预测、Time-LLM结合大模型时序预测、informer、LSTM. 默默无闻你路哥 592 4 B站首发!全网爆火的两大时间序列预测算法【LSTM】、【Informer】算法解读+代码实战,绝对通俗易懂! ——股价预测/人工智能 迪哥AI课堂 1458 22 时间序列预测入门到进阶!三小时...
金融界2024年12月18日消息,国家知识产权局信息显示,上海觉云科技有限公司申请一项名为“基于CNN-LSTM-Attention模型的SOH预测方法及系统”的专利,公开号CN 119125891 A,申请日期为2023年9月。 专利摘要显示,本发明公开了一种基于CNN‑LSTM‑Attention模型的SOH预测方法、系统及可读存储介质,所述方法包括以下步骤:测...
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: 4.部分核心程序 1 2 3 4 5 ...
Matlab实现CNN-LSTM-Attention多变量回归预测 1.data为数据集,格式为excel,7个输入特征,1个输出特征; 2.MainCNN_LSTM_Attention.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。
时序预测任务中实现CPO-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、CPO-CNN-LSTM、CNN-LSTM这四个模型,并对比它们的性能,我们需要先构建每个模型,然后使用相同的数据集进行训练,并评估它们的预测结果。CPO优化参数为:隐藏层节点数,学习率,正则化系数 CPO作为24年新算法,冠豪猪优化器(Crested Porcupine Optimizer,CPO)。
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: ...