4.优化算法确定超参数:使用PID优化算法(PSA)确定CNN-LSTM-Attention模型的最优参数,包括学习率、隐藏层节点数和正则化系数。 5.构建模型:设计CNN-LSTM-Attention网络,其中CNN用于特征提取,LSTM处理序列依赖,注意力机制强化关键信息。 6.模型训练:将PSA算法确定的最优参数代入该模型,使用训练集对CNN-LSTM-Attention模型...
attention机制下的Transformer确实是当前AI技术中最为火热的,基于其构建的大语言模型可以说是AI技术至今最强的技术之一了,但是attention是否真的的一定优于LSTM呢? 其实,attention的效果或者说Transformer的效果是和数据量的多少有关系的,如果是常见的数据量(传统文本任务、几万或者几十万数据量)那么attention的效果不会比...
【LSTM-Attention】是一种基于长短期记忆网络(LSTM)融合注意力机制的多变量时间序列预测研究方法。该方法通过引入注意力机制,能够更好地捕捉时间序列中的重要信息,并提高预测的准确性和稳定性。 在传统的LSTM模型中,输入序列的每个时间步都被平等对待,没有考虑到不同时间步的重要性差异。而引入注意力机制后,可以根据...
LSTM 缓解梯度消失、梯度爆炸,RNN 中出现梯度消失的原因主要是梯度函数中包含一个连乘项 LSTM 内部包含了遗忘门、输入门和输出门。 而LSTM 的神经元在此基础上还输入了一个 cell 状态 ct-1, cell 状态 c 和 RNN 中的隐藏状态 h 相似,都保存了历史的信息,从 ct-2 ~ ct-1 ~ ct。在 LSTM 中 c 与 RNN...
3.采用混合CNN-LSTM模型,捕捉负荷模式中的时空相关性,提高预测精度。 Prediction of Remaining Useful Life of Aero-engines Based on CNN-LSTM-Attention 文章解析 准确预测航空发动机的剩余使用寿命(RUL)对于维护财务稳定和航空安全至关重要。本文提出了一种基于深度学习的RUL预测方法,通过卷积神经网络(CNN)、长短期记...
1、当网络过拟合时,可以采用的方式是正则化(regularization)与丢弃法(dropout)以及BN层(batch normalization),正则化中包括L1正则化与L2正则化,在LSTM中采用L2正则化。另外在使用dropout与BN层时,需要主要注意训练集和测试集上的设置方式不同,例如在训练集上dropout设置为0.5,在验证集和测试集上dropout要去除。
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 ...
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。
在LSTM中添加attention机制有多种方式,其中一种常见的方法是使用Bahdanau attention机制。1. 定义attention权重计算函数:一般使用前馈神经网络来计算attent...
Pytorch-cnn-lstm-forecast 基于pytorch搭建多特征CNN-LSTM时间序列预测,运行main.py即可,若要保存模型需手动添加相应代码…… Datasets Kaggle上的房价预测 Attention 在模型上添加了attention机制,具体拟合效果可见图 原数据按照月度聚合 原数据按照季度聚合