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 ...
在时间序列预测中,注意力机制可以帮助模型关注与当前预测最相关的历史信息。 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...
本研究提出的CNN-BiLSTM 模型结构主要由CNN模块、BiLSTM 模块和输出模块3 部分。CNN 结构的第一部分是卷积层,进行卷积运算提取局部空间特征。 BiLSTM 网络的主体隐藏层结构是在LSTM 网络的基础上由正向输入运算的LSTM 网络和反向输入运算的LSTM 网络上下叠加构成,在保留了LSTM 单元结构特点的同时,更加关注时序数据的...
时间序列回归预测是数据分析的重要领域,旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来,深度学习模型如卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)以及注意力机制(Attention Mechanism)在时间序列预测中展现出显著优势。然而,模型参数的有效设置对预测性能至关重要。粒子...
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、完整代码和步骤 代码输出如下: 请添加图片描述 主运行程序入口 importosimportosimportrandomimporttimeimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdfromkeras.callbacksimportEarlyStoppingfromkeras.layersimportDense,Dropout,LSTMfromkeras.layers.coreimportActivationfromkeras.modelsimportSequent...
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: ...
基于PSO优化的CNN-LSTM-Attention 基于PSO优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真 - 简简单单做算法于20240402发布在抖音,已经收获了814个喜欢,来抖音,记录美好生活!
PSO-CNN-LSTM,即粒子群优化CNN_LSTM网络做预测的算法,优化隐含层单元个数和初始学习率,预测精度要比CNN-LSTM高。ID:74150668460757943
简介:**算法预览图省略**- **软件版本**: MATLAB 2022a- **核心代码片段**略- **PSO-CNN-LSTM概览**: 结合深度学习与优化,解决复杂时间序列预测。- **CNN**利用卷积捕获时间序列的空间特征。- **LSTM**通过门控机制处理长序列依赖,避免梯度问题。- **流程**: 1. 初始化粒子群,每个粒子对应CNN-LSTM...