二、CNN-LSTM-Attention原理 数据输入格式 结果展示 部分代码展示 完整代码 以往的时间序列预测都是划分训练集测试集进行评估精度的,缺少对未来数据的预测(虽然论文里大多也都是这么做的)。后台有很多小伙伴在应用过程中实际需要利用模型在评估精度后输出预测未来的数据。因此,今天给大家带来一期基于CNN-LSTM-Attention模...
多维时序 | Matlab实现GA-LSTM-Attention多变量时间序列预测 1.Matlab实现GA-LSTM-Attention多变量时间序列预测,遗传算法优化长短期记忆神经网络融合注意力机制; 遗传算法算法优化LSTM的学习率,隐藏层节点,正…
1.MATLAB实现SSA-CNN-LSTM-Attention多变量时间序列预测(SE注意力机制); 2.运行环境为Matlab2021b; 3.data为数据集,excel数据,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, main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和MBE多指标评价; 5.麻雀算...
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 ...
总结: 基于LSTM-Attention的时间序列预测算法是一种强大的工具,它结合了LSTM模型的序列建模能力和注意力机制的灵活性。通过合理的数据准备、序列化、模型构建和训练调优,我们可以构建出准确性高、稳定性好的时间序列预测模型。然而,该算法也存在一些挑战,如选择合适的超参数和避免过拟合等。因此,在实际应用中,我们需要...
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络更为有效,于近几年取得了广...
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...
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: ...
总结: 基于LSTM-Attention的时间序列预测算法是一种强大的工具,它结合了LSTM模型的序列建模能力和注意力机制的灵活性。通过合理的数据准备、序列化、模型构建和训练调优,我们可以构建出准确性高、稳定性好的时间序列预测模型。然而,该算法也存在一些挑战,如选择合适的超参数和避免过拟合等。因此,在实际应用中,我们需要...
LSTM是一种循环神经网络(RNN),其结构能够对序列数据进行建模和预测。但是,常规的LSTM缺乏一种重要的机制,即注意力机制。在处理序列数据时,Attention LSTM可以为每个输入单元设置一个不同的权重,从而实现有针对性地关注输入数据的能力。这种有针对性的关注有助于改善模型性能,并允许模型有效地处理长序列。 在Attention ...