基于注意机制的LSTM
时间: 2023-11-09 11:53:58 浏览: 39
基于注意力机制的LSTM是一种时间序列预测模型,它结合了注意力机制和长短期记忆网络(LSTM)。该模型的整体架构包括数据预处理、基于注意力机制的CNN单元、LSTM单元和输出单元。在数据预处理阶段,对异常数据进行替换,并对不同变量进行归一化处理。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输入,通过卷积运算提取显著细粒度特征。然后,这些特征被传递给LSTM单元进行序列建模,以得到最终的预测结果。通过这种方式,模型能够捕获由注意力机制优化卷积运算后提取的有效特征的时间依赖性,实现粗细粒度特征融合,全面刻画时序数据。实验结果表明,基于注意力机制的LSTM模型在时间序列预测任务中表现出较好的性能,相比于单独使用CNN或LSTM方法,它能够提供更准确的预测结果。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于注意力机制的CNN-LSTM模型及其应用(含软硬注意力区别)](https://blog.csdn.net/pengxiang1998/article/details/127169312)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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