LSTM-attention-Fnn模型具体回归预测过程

LSTM-attention-FNN模型通常用于序列数据的回归预测任务。具体回归预测过程如下：

1. 对输入序列进行预处理，包括标准化、归一化等操作。
2. 将预处理后的序列输入到LSTM模型中，得到隐状态序列。
3. 在隐状态序列上应用attention机制，用于加强模型对重要时间步的编码。
4. 将attention机制处理后的隐状态序列输入到全连接层中，提取特征。
5. 将特征输入到输出层，得到输出。

在预测过程中，将上一时间步的输出作为当前时间步的输入进行预测，最终得到完整的预测结果序列。