而TPA则由多个一维CNN滤波器从BiLSTM隐藏状态行向量抽取特征,使得模型能够从不同时间步学习多变量之间的互相依赖关系。 环境介绍 运行环境,Matlab2020b。 程序设计 完整程序下载:TPA-LSTM % 数据集 列为特征,行为样本数目 %% 数据导入及处理 load('./Train.mat') Train.weekend = dummyvar(Train....
1)基于Holland气压场模型和Batts梯度风模型构建了融合物理信息的风速预测神经网络Physical Net,并针对网络训练过程中可能出现的数值问题引入了适当的近似方法。 2)结合TPA-LSTM网络在时序预测任务中的优势,提出将Physical Net的输出作为TPA-LSTM计算注意力权重的基础,使得改进的模型能更好地利用台风预报信息提升预测精度。
通过将正向序列反向后作为后向LSTM的输入,可以同时训练两个神经网络。前向LSTM利用过去的信息预测未来的信息,后向LSTM利用未来的信息预测过去的信息,输出结果由这两个网络的输出共同决定。BiLSTM对于同时依赖前后信息的时间序列有着更好的预测效果,因此本文采用BiLSTM神经网络结合风电功率进行双向信息预测。 2 TPA机制 注...
【多变量时间序列预测 | Attention-LSTM】Attention-LSTM预测 | TPA-LSTM时间注意力机制 | 注意力机制长短期记忆神经网络 03:09 【多变量时间序列预测 | Attention-GRU】Attention-GRU预测 | TPA-GRU时间注意力机制 | 注意力机制门控循环单元 04:01 【多变量时间序列预测 | CNN-GRU】CNN-GRU多输入单输出预测 ...
回归预测 | MATLAB实现TPA-LSTM(时间注意力注意力机制长短期记忆神经网络)多输入单输出 预测效果 基本介绍 注意力机制模仿人脑,更加注重重要信息,而忽略相对无用的信息,已被广泛应用于自然语言处理、图像及语音识别中,近年来也被广泛应用于各类预测问题。传统注意力机制注重不同时间点的权重分布,在每个时间步只含有一...
图1 改进的TPA-LSTM 网络结构 本文针对台风条件下风速预测面临的挑战,提出了一种融合物理信息的TPA-LSTM网络,并应用于风速多步预测,主要工作和结论如下: 1)基于Holland气压场模型和Batts梯度风模型构建了融合物理信息的风速预测神经网络Physical Net,并针对网络训练过程中可能出现的数值问题引入了适当的近似方法。