cnn-lstm-attention时间序列预测的matlab代码
时间: 2023-06-24 21:03:24 浏览: 134
以下是一个简单的 Matlab 代码示例,用于使用 CNN-LSTM-Attention 模型进行时间序列预测。
首先,我们需要准备我们的数据。我们将使用一个名为“sinwave”的数据集,它是一个正弦曲线的时间序列。
```matlab
% 生成一个正弦波数据集
t = linspace(0, 100, 1000);
sinwave = sin(t);
```
接下来,我们将定义我们的模型架构。我们的模型将由一个卷积层、一个 LSTM 层和一个注意力层组成。
```matlab
% 定义模型架构
layers = [ ...
sequenceInputLayer(1)
convolution1dLayer(3, 16, 'Padding', 'same')
lstmLayer(64, 'OutputMode', 'sequence')
attentionLayer('Name', 'attention')
fullyConnectedLayer(1)
regressionLayer];
```
我们将使用“sequenceInputLayer”来定义输入层,它将接受一个时间序列作为输入。然后,我们添加一个卷积层,一个 LSTM 层和一个注意力层。最后,我们添加一个完全连接的层和一个回归层,以便我们可以训练模型进行时间序列预测。
接下来,我们需要定义一些训练参数和选项。
```matlab
% 定义训练参数和选项
options = trainingOptions(...
'adam', ...
'MaxEpochs', 50, ...
'MiniBatchSize', 16, ...
'InitialLearnRate', 0.001, ...
'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...
'LearnRateDropFactor', 0.1, ...
'LearnRateDropPeriod', 10, ...
'GradientThreshold', 1, ...
'Shuffle', 'every-epoch', ...
'Verbose', false, ...
'Plots', 'training-progress');
XTrain = sinwave(1:end-1);
YTrain = sinwave(2:end);
% 将输入序列转换为序列数据存储对象
XTrain = cellstr(num2str(XTrain(:)));
XTrain = reshape(XTrain, 1, 1, []);
```
我们将使用 Adam 优化器,并设置训练的最大时期数为 50。我们还定义了每个 mini-batch 的大小,初始学习率和学习率调度。我们还将设置梯度阈值,以避免梯度爆炸的问题。最后,我们将定义我们的训练数据,即将输入序列和输出序列存储在变量 XTrain 和 YTrain 中。
接下来,我们可以使用“trainNetwork”函数来训练我们的模型。
```matlab
% 训练模型
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);
```
最后,我们可以使用训练好的模型来进行预测。
```matlab
% 预测下一个时间步长的值
XTest = sinwave(end);
YTest = predict(net, XTest);
```
注意,这里我们只预测了下一个时间步长的值。如果您想预测多个时间步长的值,则可以使用循环来进行预测。
这是一个简单的 Matlab 代码示例,用于使用 CNN-LSTM-Attention 模型进行时间序列预测。