cnn-lstm预测原理
时间: 2023-09-26 14:14:39 浏览: 194
CNN-LSTM 是一种神经网络模型,它结合了卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)的优点,用于时间序列数据的预测。CNN-LSTM 首先使用 CNN 提取时间序列数据的空间特征,然后将这些特征输入 LSTM 中进行时间序列的建模和预测。具体来说,CNN-LSTM 利用 CNN 从原始时间序列数据中提取特征,将这些特征序列作为 LSTM 的输入序列,并使用 LSTM 模型对输入数据序列进行建模和预测。这样,在进行时间序列预测时,CNN-LSTM 能够结合时间和空间特征,从而提高预测的准确度。
相关问题
CNN-LSTM神经网络原理
CNN-LSTM神经网络结构是将卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)结合在一起,用于序列数据的处理。其原理如下:
1. CNN:卷积神经网络主要用于图像处理,通过卷积层提取图像中的特征,然后通过池化层缩小特征图的大小,最后通过全连接层进行分类。
2. LSTM:长短时记忆网络主要用于序列数据的处理,它能够记住历史信息,并能够根据当前输入和历史信息预测未来的输出。LSTM中的门控单元能够控制信息流的开关,从而避免了RNN在处理长序列时出现的梯度消失问题。
3. CNN-LSTM:CNN-LSTM结合了CNN和LSTM的优点,通过CNN提取序列数据中的空间特征,然后将这些特征输入到LSTM中进行进一步处理。在CNN-LSTM中,卷积层作为LSTM的输入层,LSTM的输出层可以是一个或多个全连接层。
CNN-LSTM神经网络结构在自然语言处理、语音识别等领域中得到了广泛应用。
CNN- LSTM模型原理图
根据引用[1],基于注意力机制的CNN-LSTM模型的整体架构如图3所示,其中包括数据预处理、基于注意力机制的CNN单元、LSTM单元和输出单元四个部分。具体介绍如下:
1. 数据预处理:针对异常数据,采用临近均值进行替换;针对不同变量取值大小相差较大,进行归一化。按照4.3节介绍的划分方法将数据集划分为训练集、测试集和验证集。
2. 基于注意力机制的CNN单元:从原始数据中截取多个部分重叠的连续子序列作为该单元的输入,详细模型结构和处理步骤在3.2节介绍。
3. LSTM单元:将前一单元的输出作为本单元的输入,搭建时间序列预测模型。
4. 输出单元:LSTM网络中最后的隐层进行输出。
根据引用中的图3,基于注意力机制的CNN-LSTM模型的整体架构如下:
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