做直播网站宽带,网站开发有限公司,路由器做映射后 内网可以访问到我的网站 但是外网无法访问,wifi小程序源码基于分位数回归的卷积长短期结合注意力机制的神经网络#xff08;CNN-QRLSTM-Attention#xff09;是一种用于时间序列数据预测的深度学习模型。该模型结合了卷积神经网络#xff08;CNN#xff09;、长短期记忆网络#xff08;LSTM#xff09;和注意力机制#xff08;A…基于分位数回归的卷积长短期结合注意力机制的神经网络CNN-QRLSTM-Attention是一种用于时间序列数据预测的深度学习模型。该模型结合了卷积神经网络CNN、长短期记忆网络LSTM和注意力机制Attention以提高时间序列数据的预测性能。以下是该模型的详细介绍
1. 卷积神经网络CNN 卷积神经网络用于时间序列数据的特征提取。CNN在时间序列数据中可以识别不同时间尺度上的模式因此适用于捕捉时间序列数据的局部特征。CNN通常由一系列卷积层、池化层和激活函数组成通过卷积操作和池化操作提取时间序列数据中的特征。
2. 长短期记忆网络LSTM 长短期记忆网络用于捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。LSTM通过门控机制遗忘门、输入门和输出门来控制信息的流动从而有效地捕获时间序列数据中的长期依赖性。LSTM适合处理时间序列数据中的序列建模任务可以有效地学习时间序列数据中的时间依赖关系。
3. 注意力机制Attention 注意力机制用于动态地对输入的不同部分分配不同的注意力权重。在时间序列数据预测中注意力机制可以帮助模型集中注意力于对预测目标有重要影响的时间步。通过注意力机制模型可以自适应地学习不同时间步的重要性从而提高预测性能。
4. CNN-QRLSTM-Attention模型结构 CNN-QRLSTM-Attention模型通常由以下几个部分组成 卷积层CNN 用于时间序列数据的特征提取。 长短期记忆网络LSTM 用于捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。 注意力机制Attention 用于动态地对模型中的不同部分分配注意力权重。 分位数回归Quantile Regression 用于预测不同分位数下的目标值而不仅仅是平均值。 5. CNN-QRLSTM-Attention模型的训练和预测过程 特征提取 将时间序列数据通过卷积层进行特征提取得到特征序列。 序列建模 将特征序列输入到LSTM中建立时间序列数据的序列模型以捕获其时间依赖关系。 注意力机制 使用注意力机制对LSTM输出的特征序列进行加权以便模型可以集中注意力于对预测目标有重要影响的时间步。 分位数回归 对加权后的特征序列进行分位数回归以预测不同分位数下的目标值。 损失计算与优化 使用损失函数通常是分位数损失函数计算预测值与真实值之间的差异并通过反向传播算法更新模型参数以最小化损失函数。 预测 在训练完成后可以使用该模型对未来的时间序列数据进行预测。 总结 CNN-QRLSTM-Attention模型通过结合卷积神经网络、长短期记忆网络和注意力机制能够充分挖掘时间序列数据中的特征和依赖关系并通过分位数回归实现对不同分位数下的目标值的预测具有较好的预测性能和泛化能力。 部分代码 lgraph layerGraph(); % 建立空白网络结构tempLayers [sequenceInputLayer([L, 1, 1], Name, sequence) % 建立输入层输入数据结构为[f_, 1, 1]sequenceFoldingLayer(Name, seqfold)]; % 建立序列折叠层lgraph addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中tempLayers convolution2dLayer([1, 1], 32, Name, conv_1); % 卷积层 卷积核[1, 1] 步长[1, 1] 通道数 32lgraph addLayers(lgraph,tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中tempLayers [reluLayer(Name, relu_1) % 激活层convolution2dLayer([1, 1], 64, Name, conv_2) % 卷积层 卷积核[1, 1] 步长[1, 1] 通道数 64reluLayer(Name, relu_2) % 激活层maxPooling2dLayer([1,1],Name, maxpool)]; lgraph addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中网络结构 预测结果 回归图和预测误差 评价指标: **
完整代码获取CNN-QRLSRM-Attention
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