然而,采用传统的编码-解码器的LSTM模型在对输入序列学习时,模型会先将所有的输入序列编码成一个固定长度的向量,而解码过程则受限于该向量的表示,这也限制了LSTM 模型的性能。 文章针对LSTM 存在的局限性,提出了将Attention机制结合LSTM 神经网络的预测模型,将attention 机制与LSTM 结合作为预测模型,使预测模型增强了对...
CNN-LSTM-Attention多输入多输出回归预测 基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合SE注意力机制的多输入多输出预测 注释清晰 Matlab语言 1.CNN-LSTM-Attention多输出回归预测,多输入多输出 ,LSTM也可以替换成BiLSTM、GRU, matlab需要2020b及以上版本 评价指标包括:R2、MAE等,效果如图所示,代码质量极高～ 2.直接替换数据...
【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...
MATLAB实现PSO-LSTM-Attention粒子群优化长短期记忆神经网络融合注意力机制的多变量时间序列预测,用于处理时间序列数据;适用平台:Matlab 2023及以上 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.主程序文件,运行即可; 3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE; 注...
本文介绍如何使用MATLAB实现CNN-LSTM-SAM-Attention卷积长短期记忆神经网络融合空间注意力机制的数据分类预测模型。模型特点包括多输入，单输出和多分类能力。此模型提供了全面的数据可视化，包括多边形面积PAM、分类准确率、灵敏度、特异性、曲线下面积AUC、Kappa系数和F_measure等指标。模型实现中包含了完整源码...
1.MATLAB实现WOA-CNN-LSTM-Attention数据分类预测,运行环境Matlab2021b及以上; 2.基于鲸鱼优化算法(WOA)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的数据分类预测程序; 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用;过WOA优化算法优化学习率、卷积核大小、神经元个数,这3个关键...
1.Matlab实现基于QRCNN-LSTM-Multihead-Attention卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多头注意力多变量时间序列区间预测; 2.多图输出、点预测多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2),区间预测多指比输出(区间覆盖率PICP、区间平均宽度百分比PINAW),多输入单输出,含点预测图、不同置信区间预测图、误差分析图、核密度估计...
本文提出了一种基于能量谷算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络(EVO-CNN-LSTM-Attention)的风电功率多输入单输出回归预测模型。该模型采用能量谷算法优化卷积神经网络,增强了网络的特征提取能力;引入注意力机制,赋予模型对重要特征的关注能力;采用长短记忆网络,捕捉风电功率时序数据的长期依赖关系。实验结果表明,...
本文提出了一种基于凌日优化算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制(TSOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention)的数据分类方法。该方法将凌日优化算法应用于 CNN-LSTM-Mutilhead-Attention 模型的超参数优化,以提高模型的分类精度。实验结果表明,该方法在多个数据集上的分类精度均优于基准模型。
本次运行测试环境MATLAB2020b; 文章针对LSTM 存在的局限性,提出了将Attention机制结合LSTM 神经网络的预测模型。采用多输入单输出回归预测,再将attention 机制与LSTM 结合作为预测模型,使预测模型增强了对关键时间序列的注意力。 模型背景 由于LSTM 神经网络具有保存历史信息的功能,在处理长时间序列输入时相较于传统神经网...