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自适应网站建站价格,品牌建设措施,人人秀h5制作软件,网络运营的培训CNN-LSTM-Attention CNN-BiLSTM-Attention CNN-GRU-Attention 基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制的多变量/时间序列预测 Matlab语言 0.联系三个都发 1.多特征输入#xff0c;单输出#xff0c;可实现回归预测或超前预测#xff0c;Matlab版本要在2020B及以上。…CNN-LSTM-Attention CNN-BiLSTM-Attention CNN-GRU-Attention 基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制的多变量/时间序列预测 Matlab语言 0.联系三个都发 1.多特征输入单输出可实现回归预测或超前预测Matlab版本要在2020B及以上。 2.特点 [1]卷积神经网络 (CNN)捕捉数据中的局部模式和特征。 [2]长短期记忆网络 (LSTM)处理数据捕捉长期依赖关系。 [3]注意力机制为模型提供了对关键信息的聚焦能力从而提高预测的准确度。 3.直接替换Excel数据即可用注释清晰适合新手小白 4.附赠测试数据输入格式如图2所示可直接运行 5.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果嘿各位小伙伴今天咱来聊聊基于卷积神经网络 - 长短期记忆网络结合注意力机制的多变量/时间序列预测而且是用 Matlab 语言实现哦Matlab 版本得在 2020B 及以上哈。模型简介1. CNN - LSTM - AttentionCNN卷积神经网络它就像是一个数据“侦察兵”能够敏锐地捕捉数据中的局部模式和特征。比如说在时间序列数据里它可以发现那些短期内呈现的特定规律。LSTM长短期记忆网络专门用来处理数据中的长期依赖关系。时间序列数据往往有着过去信息影响未来的特性LSTM 就能很好地记住这些长期依赖不会像普通 RNN 那样容易“忘事”。注意力机制这可是个厉害的玩意儿它赋予模型聚焦关键信息的能力。就好比你在看书注意力机制能帮你一下子抓住重点段落从而大大提高预测的准确度。2. CNN - BiLSTM - Attention和 CNN - LSTM - Attention 类似只不过这里的 LSTM 换成了 BiLSTM双向长短期记忆网络。BiLSTM 不仅能像 LSTM 那样从前往后处理数据还能从后往前处理这样就能更全面地捕捉数据中的信息啦。3. CNN - GRU - AttentionGRU门控循环单元是 LSTM 的“精简版”它在保持处理长期依赖能力的同时结构更简单计算量也相对较小。结合 CNN 和注意力机制后同样能在时间序列预测中发挥出色。模型特点总结多特征输入单输出可以实现回归预测或者超前预测非常实用。想象一下你有一堆不同的特征数据比如天气的温度、湿度、气压等最后要预测未来某一时刻的温度这就是多特征输入单输出的场景。直接替换 Excel 数据即可用注释清晰适合新手小白咱这个模型对新手超友好的你只要把自己的数据整理成 Excel 格式直接替换就行代码里注释也都写得明明白白。附赠测试数据输入格式如图 2 所示可直接运行为了方便大家上手还送了测试数据按照给定的输入格式一键运行就能看到效果啦。不过得注意哦模型只是提供一个衡量数据集精度的方法无法保证替换数据就一定得到您满意的结果毕竟不同的数据特性不一样嘛。代码示例与分析以 CNN - LSTM - Attention 为例数据预处理部分% 加载数据假设数据保存在 data.xlsx 文件中 data readtable(data.xlsx); % 将表格数据转换为数值矩阵 data table2array(data); % 划分训练集和测试集这里简单地按照 80% 训练20% 测试划分 trainRatio 0.8; trainSize floor(size(data, 1) * trainRatio); trainData data(1:trainSize, :); testData data(trainSize 1:end, :); % 归一化数据这里使用最大最小归一化 minVals min(trainData); maxVals max(trainData); normTrainData (trainData - repmat(minVals, size(trainData, 1), 1))./(repmat(maxVals - minVals, size(trainData, 1), 1)); normTestData (testData - repmat(minVals, size(testData, 1), 1))./(repmat(maxVals - minVals, size(testData, 1), 1));代码分析首先从 Excel 文件读取数据并转换为数值矩阵。然后按照设定的比例划分训练集和测试集。最后对数据进行归一化处理这样能让模型训练得更好避免某些特征因为数值范围过大而主导训练过程。构建 CNN - LSTM - Attention 模型inputSize size(normTrainData, 2) - 1; % 输入特征数量最后一列是目标值 outputSize 1; % 单输出 layers [ sequenceInputLayer(inputSize) % 序列输入层 convolution1dLayer(3, 16, Padding, same) % 1D 卷积层3 个卷积核16 个滤波器same 填充保证输出尺寸不变 batchNormalizationLayer % 批归一化层加速训练 reluLayer % ReLU 激活函数 maxPooling1dLayer(2) % 最大池化层下采样 bilstmLayer(32, OutputMode, last) % BiLSTM 层32 个隐藏单元输出最后一个时间步 attentionLayer % 注意力层 fullyConnectedLayer(outputSize) % 全连接层 regressionLayer]; % 回归层用于回归预测代码分析先定义输入和输出的尺寸。然后开始搭建模型sequenceInputLayer 接收序列数据卷积层捕捉局部特征批归一化和 ReLU 层配合提升模型性能最大池化层进行下采样减少数据量。BiLSTM 层处理长期依赖注意力层聚焦关键信息最后通过全连接层和回归层得到预测结果。训练模型options trainingOptions(adam,... MaxEpochs, 100,... InitialLearnRate, 0.001,... ValidationData, {normTestData(:, 1:end - 1), normTestData(:, end)},... ValidationFrequency, 10,... Verbose, false,... Plots, training-progress); net trainNetwork(normTrainData(:, 1:end - 1), normTrainData(:, end), layers, options);代码分析这里使用 Adam 优化器设置最大训练轮数为 100初始学习率 0.001 。将测试数据作为验证集每 10 轮验证一次。训练模型并保存训练好的网络。模型预测与评估predicted predict(net, normTestData(:, 1:end - 1)); % 反归一化预测结果 predicted predicted.* (maxVals(end) - minVals(end)) minVals(end); testTarget testData(:, end); % 计算均方误差 mse mean((predicted - testTarget).^2);代码分析用训练好的模型对测试数据进行预测然后对预测结果反归一化恢复到原始数据范围。最后计算预测值和真实值之间的均方误差来评估模型性能。CNN - BiLSTM - Attention 和 CNN - GRU - Attention 的实现思路和这个类似主要区别在于把 BiLSTM 层或者 GRU 层替换相应的部分就行啦。感兴趣的小伙伴可以自己动手试试在时间序列预测的世界里畅游一番希望这篇博文能对大家有所帮助哦。