在LSTM1和LSTM2的输出中,均值(mean)较小(如0.0121和0.0143),这表明 LSTM 层的输出值也较小。这可能是由于以下原因导致的: 可能的原因: LSTM 的隐藏状态初始化问题:在forward方法中,你手动初始化了 LSTM 的隐藏状态和细胞状态,但这些初始化值可能不合理,导致 LSTM 的输出值较小。 LSTM 的输入值过小:由于Atte...
1.基于OOA-TCN-LSTM-Attention的鱼鹰算法优化时间卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测,要求Matlab2023版以上,自注意力机制,一键单头注意力机制替换成多头注意力机制; 2.输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测; 3.data为数据集,main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一...
1.【SCI一区级】Matlab实现GA-TCN-LSTM-Attention多变量时间序列预测(程序可以作为SCI一区级论文代码支撑); 2.基于GA-TCN-LSTM-Attention遗传算法优化时间卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测,要求Matlab2023版以上,自注意力机制,一键单头注意力机制替换成多头注意力机制; 3.输入多个特征,输出单个...
每一个时间步的hidden state和最后一个时间步的hidden state进行attention的计算,最终是ht-1~ht+1的3个时间步的hidden state和a1~a3进行加权求和得到context vector即可,不过如果是使用luong‘s style 的attention则需要再将ht+1和context vector concat之后接一个dense层再做个tanh的激活。。。 如果是self attention...
通过固定权重注意力机制进行实现,能够更好地利用输入数据中的有效信息,聚焦关键信息,提高模型的预测性能.通过实例验证比较了基于因子分析的LSTM-TCN-Attention模型与之前三种模型的拟合优度,均方根误差和平均绝对误差等评价指标,证明了该模型的可行性和有效性,并且该模型的计算效率更高,同时具有更强的重要特征提取能力,...
本文提出了一种基于Time2Vec-LSTM-TCN-Attention的天然气负荷组合预测模型,旨在解决天然气负荷序列的复杂性和非线性问题.首先,通过皮尔逊相关系数进行相关性分析,筛选出与天然气负荷相关性强的气象特征.其次,引入Time2Vec时间向量嵌入层,将...
通过固定权重注意力机制进行实现,能够更好地利用输入数据中的有效信息,聚焦关键信息,提高模型的预测性能.通过实例验证比较了基于因子分析的LSTM-TCN-Attention模型与之前三种模型的拟合优度,均方根误差和平均绝对误差等评价指标,证明了该模型的可行性和有效性,并且该模型的计算效率更高,同时具有更强的重要特征提取能力,...
The results indicate that the TCN-LSTM-Attention has the highest prediction accuracy, with an R2 of 0.989 and an RMSE of 0.0082 μm. Finally, the predicted results of work roll wear are combined with the mechanism to correct the strip crown pre-calculation model, which significantly improves ...
基于Attention 机制的TCN-LSTM 非侵入式负荷分解 马佳成1，王晓霞1，杨迪2 （1．华北电力大学 计算机系，河北省 保定市 071003；2．国网河北省电力有限公司 营销中心，河北省 石家庄市 050000）Non-intrusive Load Decomposition Based on TCN-LSTM Model With Attention Mechanism MA Jiacheng 1, WANG Xiaoxia 1, ...
1.【SCI一区级】Matlab实现DBO-TCN-LSTM-Attention多变量时间序列预测(程序可以作为SCI一区级论文代码支撑); 2.基于DBO-TCN-LSTM-Attention蜣螂算法优化时间卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测,要求Matlab2023版以上,自注意力机制,一键单头注意力机制替换成多头注意力机制; ...