CNN-LSTM-Attention时间序列预测方法及Matlab实现

资源摘要信息:"该资源主要介绍了一种基于卷积长短期记忆网络（CNN-LSTM）结合注意力机制的时间序列预测方法，并提供了Matlab平台下的完整源码和数据集。时间序列预测是一种重要的数据分析技术，广泛应用于股票价格预测、天气预报、交通流量预测等领域。CNN-LSTM-Attention模型是在传统CNN-LSTM模型基础上加入注意力机制，特别是SE（Squeeze-and-Excitation）注意力机制，以提高模型在处理时间序列数据时的性能。 CNN-LSTM模型结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的优点。CNN擅长提取时间序列数据中的空间特征，而LSTM则擅长捕捉序列中的时序依赖关系。通过两者的结合，模型能够更好地捕捉到时间序列数据中的复杂模式。 注意力机制的引入是为了让模型更加专注于对预测任务有贡献的输入特征，而不是均衡地对待所有输入信息。SE注意力机制通过挤压（Squeeze）和激励（Excitation）操作，自适应地重新校准通道间的特征响应，使得模型能够自学习到通道间的依赖关系，从而增强特征表达能力。 该资源中包含的Matlab源码实现了单输出时间序列预测任务，评价指标包括平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MBE）和均方根误差（RMSE）等，这些指标用于衡量预测模型的性能。Matlab环境需要2021版本及以上，确保能够运行源码。源码设计质量高，易于学习和替换数据，便于使用者根据自身需要进行模型的训练和应用。 标签中的“网络”、“Matlab”、“cnn”、“lstm”、“CNN-LSTM”均指代相关的技术和工具，强调了资源中涉及的主要技术点和工具环境。 文件名称“基于卷积神经网路-长短期记忆网络结合SE注意力机制时间序列预测.zip”说明了压缩包内含的文件类型，表明用户下载后，将获得一组文件，包括源码文件、数据集文件和其他可能的文档说明文件，所有这些都是为了实现和使用所描述的时间序列预测模型。" 知识点详细说明： 1. 时间序列预测：时间序列预测是根据历史时间点的数据来预测未来时间点的数据值。在金融、气象、交通等领域有着广泛的应用。 2. 卷积长短期记忆网络（CNN-LSTM）：CNN-LSTM模型是深度学习中的一种网络结构，它结合了CNN和LSTM的优势。CNN在图像识别和处理中表现出色，可以提取到输入数据的局部特征。LSTM则擅长处理序列数据，能够捕捉序列中的长距离依赖关系。这种结合使CNN-LSTM在处理时间序列数据时具有优势。 3. 注意力机制：注意力机制是一种使模型能够对输入数据的重要部分给予更多关注的技术。在时间序列预测中，注意力机制可以帮助模型更好地捕捉和利用那些对预测有重要影响的时序特征。 4. SE注意力机制（Squeeze-and-Excitation Networks）：这是一种特定的注意力机制，它通过挤压（Squeeze）和激励（Excitation）两个步骤来提升网络性能。Squeeze步骤是将通道信息压缩成一个全局描述符，而Excitation步骤则是学习通道间的相关性，动态地重新校准特征通道的重要性权重。 5. 评价指标：在时间序列预测模型中，常用的评价指标包括MAE、MBE和RMSE等。MAE是预测值与实际值的绝对差值的平均数；MBE是平均偏差，反映了预测的系统性偏移；RMSE是预测误差平方的平均数再开方，是一种考虑误差平方的评价方法，对异常值比较敏感。 6. Matlab软件：Matlab是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言，广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理和通信等领域。Matlab提供了丰富的工具箱，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等任务。 7. 模型实现和数据集：本资源提供的Matlab源码允许用户实现时间序列预测模型，并包含了一个或多个时间序列数据集，供模型训练和测试使用。 8. 环境要求：为了保证源码能够顺利运行，用户需要有Matlab 2021或更高版本的环境。这样的要求通常是为了确保使用最新的功能和性能改进。