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。粒子群优化(PSO)作为一种高效的全局优化算法,被引入用于优化深度学习模型的超参数...
最后,我们将PSO算法、LSTM模型和注意力机制进行了融合,提出了PSO-LSTM-Attention模型。该模型首先利用PSO算法对LSTM模型的参数进行优化,然后引入注意力机制,综合考虑多特征数据的重要性,从而提高了模型的预测精度。 综合以上内容,我们可以得出结论:基于粒子群算法优化的长短期记忆神经网络融合注意力机制(PSO-LSTM-Attention...
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...
中锐网络取得基于PSO-LSTM-Attention模型的水库水位预测预警方法专利 金融界2024年10月19日消息，国家知识产权局信息显示，福建中锐网络股份有限公司取得一项名为“基于PSO-LSTM-Attention模型的水库水位预测预警方法”的专利，授权公告号CN 114386693 B，申请日期为2022年1月。本文源自：金融界 作者：情报员 ...
金融界2024年10月19日消息,国家知识产权局信息显示,福建中锐网络股份有限公司取得一项名为“基于PSO-LSTM-Attention模型的水库水位预测预警方法”的专利,授权公告号CN 114386693 B,申请日期为2022年1月。 本文源自:金融界 作者:情报员
1.本发明涉及水库水位预测预警技术领域,具体涉及一种基于pso-lstm-attention模型的水库水位预测预警方法。 背景技术: 2.水位是水利工程巡检工作中不可缺少的一个环节,指水库等水利工程所拦截的水体水深。对水位的控制能力直接决定了水库的抗洪效益与对水资源的开发利用,将水库水位控制在一个合理的区间,是每个水库管理者...
LSTM压力预测注意力机制在液压系统中,液压管路是实现压力传导功能的重要组成部分,其压力值的变化不容忽视.在环境误差等因素的影响下,液压管路的压力变化呈现非线性和不稳定性.为解决该问题,提出基于粒子群优化算法(PSO)改进的基于注意力机制(Attention)的长短期记忆神经网络(LSTM)的液压管路压力预测方案.用某飞机...
PSO优化后: 2.算法运行软件版本 MATLAB2022A 3.算法理论概述 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...
PSO优化后: 2.算法运行软件版本 MATLAB2022A 3.算法理论概述 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...
PSO优化后: 2.算法运行软件版本 MATLAB2022A 3.算法理论概述 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...