基于LSTM模型的多头注意力机制的时间序列预测代码

以下是基于LSTM模型的多头注意力机制的时间序列预测代码。需要使用Keras和Tensorflow库。

from keras.layers import Input, Dense, LSTM, concatenate
from keras.models import Model
from keras.callbacks import EarlyStopping
import numpy as np

# 构建输入层
inputs = Input(shape=(timesteps, features))

# 构建LSTM层
lstm = LSTM(units=64, return_sequences=True)(inputs)

# 构建多头注意力机制
attn_weights = []
for _ in range(num_heads):
    dense = Dense(units=32, activation='relu')(lstm)
    attention = Dense(units=timesteps, activation='softmax')(dense)
    attn_weights.append(attention)
attn = concatenate(attn_weights, axis=2)

# 构建加权LSTM层
weighted_lstm = LSTM(units=32, return_sequences=True)(attn)

# 构建输出层
outputs = Dense(units=1)(weighted_lstm)

# 构建模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 定义早期停止回调函数
early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5)

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2, callbacks=[early_stop])

# 预测
y_pred = model.predict(x_test)

其中，`timesteps`表示时间步长，`features`表示每个时间步长的特征数，`num_heads`表示多头注意力机制的头数，`x_train`和`y_train`表示训练数据，`x_test`表示测试数据。模型的输入为一个形状为`(batch_size, timesteps, features)`的张量，输出为一个形状为`(batch_size, 1)`的张量。在训练模型时，使用早期停止回调函数来避免过拟合。