LSTM-Attention是一种结合了LSTM(长短期记忆)和Attention机制的模型,用于时间序列预测。时间序列预测是指根据过去的观测值来预测未来的值。 LSTM是一种递归神经网络(RNN)的变种,它能够有效地处理序列数据。LSTM具有记忆单元和门控机制,可以捕捉到输入序列中的长期依赖关系。这使得LSTM在处理时间序列数据时表现出色。 Atte...
Matlab实现CNN-LSTM-Attention单变量时间序列预测 1.data为数据集,格式为excel,单变量时间序列预测,输入为一维时间序列数据集; 2.CNN_LSTM_AttentionTS.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。
标准的LSTM 采用的是传统编码- 解码器结构。输入LSTM 的数据序列无论长短都被编码成固定长度的向量表示。虽然LSTM 的记忆功能可以保存长期状态,但是在实际应用过程中,面对庞大的多维度,多变量数据集时不能很好地加以处理,在训练时模型可能会忽略某些重要的时序信息,造成模型的性能变差,影响预测精度。 针对LSTM 自身存在...
CNN卷积核大小:卷积核大小决定了CNN网络的感受野,即每个卷积层可以捕获的特征的空间范围。选择不同大小的卷积核可以影响模型的特征提取能力。较小的卷积核可以捕获更细粒度的特征,而较大的卷积核可以捕获更宏观的特征。 LSTM神经元个数:LSTM是一种适用于序列数据的循环神经网络,其神经元个数决定了模型的复杂性和记忆...
【基于Attention-LSTM多变量时间序列预测】 多模型(包括TPA-LSTM预测等),多图输出。 TPA-LSTM源码:https://mbd.pub/o/bread/mbd-YpmblZ9x 需要定制同学添加QQ【1153460737】/加群(Q群-693349448)交流,记得备注。 欢迎一起学习,一起进步!
最后完成Reweight操作，对输入特征进行逐通道加权，实现特征在各通道上的重新分配。该模型的设计与实现参考了以下文献：> [1] 回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入单输出回归预测 > [2] 回归预测 | MATLAB实现CNN-BiLSTM-Attention多输入单输出回归预测 > [3] 回归预测 | MATLAB实现CNN-...
在时间序列预测领域,TCN-LSTM-Multihead-Attention模型正变得越来越流行。这个模型结合了三种不同的神经网络架构,分别是TCN(Temporal Convolutional Network)、LSTM(Long Short-Term Memory)和多头注意力机制(Multihead Attention)。这种结合使得模型能够更好地捕捉时间序列数据中的复杂关系,从而提高预测的准确性和稳定性。
在时间序列预测中,循环神经网络(RNN)是一种常见的模型,它能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。而门控循环单元(GRU)作为RNN的一种变种,通过更少的参数和更简单的结构实现了与长短期记忆网络(LSTM)相媲美的性能,成为了时间序列预测中的热门选择。 然而,传统的GRU模型在处理多变量时间序列预测时存在一些问题,比如难...
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...
代码配有详细的注释，便于学习和调试。总之，该模型融合了CNN、LSTM、SAM和Attention机制，提供了强大的数据分类预测能力。其简洁的代码结构和直观的数据分析工具，使其在实际应用中具有较高的实用性和可操作性。无论是初学者还是经验丰富的开发者，均可轻松上手，利用此模型解决复杂的数据分类问题。