最后,将注意力表示输入到全连接层进行数据回归预测,得到最终的预测结果。 在实际应用中,TCN-attention模型已经被成功应用于多个领域的时序预测任务,并取得了良好的效果。例如,在股票价格预测中,TCN-attention模型能够更好地捕捉股票价格的长期依赖关系和季节性波动,从而提高了预测的准确性。在交通流量预测中,TCN-attention...
1.MATLAB实现TCN-Attention自注意力机制结合时间卷积神经网络时间序列预测; 自注意力层 (Self-Attention):Self-Attention自注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重,进而对输入序列进行加权求和。自注意力能够帮助模型在处理序列数据时,对不同位置的信...
1.Matlab实现TCN-Attention时间卷积神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测; 自注意力层 (Self-Attention):Self-Attention自注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重,进而对输入序列进行加权求和。自注意力能够帮助模型在处理序列数据时,对不同位置...
WOA-TCN-Attention多变量时间序列预测。 程序平台:要求Matlab2023版以上 代码说明:基于鲸鱼优化算法(WOA)、时间卷积神经网络(TCN)融合注意力机制变量时间序列回归预测算法。(该步数可以自己随意调整) 功能: 1、多变量特征输入,单序列变量输出。 2、通过鲸鱼化算法优化、卷积核大小、卷积核个数,空间丢失因子,残差块个数...
1.MATLAB实现TCN-Attention自注意力机制结合时间卷积神经网络时间序列预测; 自注意力层 (Self-Attention):Self-Attention自注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重,进而对输入序列进行加权求和。自注意力能够帮助模型在处理序列数据时,对不同位置的信...
对于时域卷积网络(Temporal convolutional network,TCN),可以参考一些振动信号上的方法。这是因为,机械...
为准确地对滚动轴承退化趋势进行预测,提出了KPCA和TCN-attention的组合预测方法.首先,利用KPCA对轴承的高维特征集进行非线性特征提取,并将第一主成分作为轴承的性能退化指标,对第一主成分进行归一化和平滑预处理;然后,在时间卷积网络TCN中加入注意力机制来赋予隐藏层中关键特征的权重系数,找出TCN提取每个时间步的局部...
方向型自注意力机制 双向分块自注意力机制 强化学习自注意力机制 结构化自注意力机制 都可以加。
【CEEMDAN-VMD-TCN-Attention】双重分解+时间卷积神经网络结合多头注意力机制多变量时序预测,多变量输入模型。matlab代码,2023a及其以上。1.CEEMDAN分解,计算样本熵,根据样本熵进行kmeans聚类,调用VMD对高频分量二次分解,VMD分解的高频分量与前分量作为时间卷积神经网