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：