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国外设计网站pinterest极速版,培训课,wordpress文章新窗口,app推广软文范文基于卷积神经网络-双向长短时记忆网络结合SE注意力机制的时间序列预测#xff08;CNN-BiLSTM-SE#xff09; 基于MATLAB环境 替换自己的数据即可 基本流程#xff1a;首先通过卷积神经网络CNN进行特征提取#xff0c;然后通过通道注意力机制SE对不同的特征赋予不同的权重CNN-BiLSTM-SE 基于MATLAB环境 替换自己的数据即可 基本流程首先通过卷积神经网络CNN进行特征提取然后通过通道注意力机制SE对不同的特征赋予不同的权重最后通过双向长短时记忆网络BiLSTM进行时间序列预测 数据回归预测评价指标为RMSE MAE MBE R2最近在研究时间序列预测发现了一个挺有意思的模型CNN-BiLSTM-SE。这个模型结合了卷积神经网络CNN、双向长短时记忆网络BiLSTM和SE注意力机制效果还不错。今天就来分享一下如何在MATLAB环境下实现这个模型顺便聊聊代码的实现细节。首先我们得明确一下这个模型的基本流程。简单来说就是先用CNN提取特征然后通过SE注意力机制给这些特征赋予不同的权重最后用BiLSTM进行时间序列预测。听起来有点复杂但一步步来其实也没那么难。1. 数据准备假设我们有一组时间序列数据比如某个城市的每日气温。我们需要把这些数据整理成适合模型输入的格式。MATLAB里可以用table或者array来存储数据。% 假设我们有一个时间序列数据 data readtable(temperature_data.csv); time_series data.Temperature;2. CNN特征提取接下来我们用CNN来提取特征。CNN在图像处理中很常见但在时间序列中也能发挥不错的效果。我们可以用MATLAB的convolution2dLayer来构建卷积层。layers [ sequenceInputLayer(1) convolution2dLayer([1 3], 16, Padding, same) reluLayer maxPooling2dLayer([1 2], Stride, [1 2]) fullyConnectedLayer(64) reluLayer fullyConnectedLayer(1) regressionLayer];这里我们用了1D卷积因为时间序列是一维的。convolution2dLayer的第一个参数[1 3]表示卷积核的大小16是卷积核的数量。3. SE注意力机制SESqueeze-and-Excitation注意力机制的作用是给不同的特征通道赋予不同的权重从而让模型更关注重要的特征。我们可以用MATLAB的globalAveragePooling2dLayer和fullyConnectedLayer来实现。squeeze globalAveragePooling2dLayer(Name, squeeze); excitation [ fullyConnectedLayer(16, Name, excite_fc1) reluLayer(Name, excite_relu) fullyConnectedLayer(16, Name, excite_fc2) sigmoidLayer(Name, excite_sigmoid)]; scale multiplicationLayer(2, Name, scale);这里我们先用全局平均池化层globalAveragePooling2dLayer来压缩特征然后通过全连接层和激活层来生成权重最后用multiplicationLayer来对特征进行加权。4. BiLSTM时间序列预测最后一步是用BiLSTM来进行时间序列预测。BiLSTM可以同时考虑过去和未来的信息适合处理时间序列数据。bilstm [ bilstmLayer(64, OutputMode, sequence) fullyConnectedLayer(1) regressionLayer];这里我们用了64个隐藏单元的BiLSTM层输出模式为sequence表示输出整个序列。5. 模型训练与评估把所有的层组合起来就可以开始训练模型了。训练完成后我们可以用RMSE、MAE、MBE和R2等指标来评估模型的性能。options trainingOptions(adam, ... MaxEpochs, 100, ... MiniBatchSize, 32, ... InitialLearnRate, 0.001, ... Verbose, false, ... Plots, training-progress); net trainNetwork(time_series, layers, options); % 预测 predicted predict(net, time_series); % 评估 rmse sqrt(mean((predicted - time_series).^2)); mae mean(abs(predicted - time_series)); mbe mean(predicted - time_series); r2 1 - sum((predicted - time_series).^2) / sum((time_series - mean(time_series)).^2);6. 总结这个CNN-BiLSTM-SE模型在处理时间序列预测问题时表现不错尤其是结合了SE注意力机制后模型能够更好地捕捉到重要的特征。当然实际应用中还需要根据具体的数据和任务进行调整和优化。代码部分其实并不复杂关键是要理解每个模块的作用。希望这篇文章能帮到你如果有任何问题欢迎留言讨论