网站关键词多少个最好,wordpress 插件检测,境外服务器,wordpress如何压缩图片大小区间预测 | MATLAB实现基于QRCNN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测 目录 区间预测 | MATLAB实现基于QRCNN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测效果一览基本介绍模型描述程序设计…区间预测 | MATLAB实现基于QRCNN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测 目录 区间预测 | MATLAB实现基于QRCNN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 1.Matlab实现基于QRCNN-LSTM-Multihead-Attention卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多头注意力多变量时间序列区间预测 2.多图输出、点预测多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2)区间预测多指比输出区间覆盖率PICP、区间平均宽度百分比PINAW多输入单输出含点预测图、不同置信区间预测图、误差分析图、核密度估计概率密度图 3.data为数据集功率数据集用多个关联变量预测最后一列功率数据也可适用于负荷预测、风速预测MainQRCNN_LSTM_MATTNTS为主程序其余为函数文件无需运行 4.代码质量高注释清楚含数据预处理部分处理缺失值如果为nan则删除也含核密度估计 5.运行环境Matlab2021及以上。 模型描述 多头注意力卷积长短期记忆神经网络Multi-Head Attention Convolutional LSTMMHAC-LSTM是一种用于处理多变量时间序列预测问题的深度学习模型。它将卷积神经网络CNN和长短期记忆神经网络LSTM结合起来并使用多头注意力机制来增强模型的表达能力。 每个输入时间序列的变量都经过一个卷积层进行特征提取并将卷积层的输出传递给一个LSTM层进行时间序列建模。然后多头注意力机制被应用于LSTM层的输出以捕捉不同变量之间的关系和重要性从而提高模型的预测性能。总的来说是一种强大的深度学习模型适用于多变量时间序列预测问题尤其是区间预测问题。它可以通过结合卷积、LSTM和注意力机制来捕捉输入数据的空间和时间特征并在预测时考虑不同变量之间的关系从而提高预测精度。 多头注意力Multi-Head Attention是一种用于增强神经网络表达能力的机制常用于处理序列数据的建模任务如机器翻译、语言生成和语音识别等。 在传统的注意力机制中模型通过计算输入序列中每个位置与目标位置的相关性来计算每个输入位置对目标位置的影响权重。而多头注意力则通过将多个独立的注意力机制结合起来来捕捉到不同的相关性表示。 具体来说多头注意力将输入序列划分为多个头head并为每个头分配一组参数然后在每个头中应用单独的注意力机制。这样模型可以同时学习多个相关性表示提高了模型对输入的表达能力。 在计算多头注意力时模型首先将输入通过多个独立的线性变换映射到不同的空间中然后对每个头中的映射结果进行注意力计算。最后将每个头的注意力计算结果通过另一个线性变换进行合并并通过激活函数进行输出。 多头注意力的优点在于它可以同时捕捉到多种相关性表示从而提高模型的表达能力和泛化能力。此外多头注意力还可以通过堆叠多层来进一步提高模型的表达能力形成所谓的多层多头注意力Multi-Layer Multi-Head Attention。 多头注意力已经被广泛应用于自然语言处理、图像处理和语音处理等领域成为深度学习中的一种重要建模工具。 程序设计
完整程序和数据获取方式私信博主。
ntrainround(nwhole*num_size);ntest nwhole-ntrain;% 准备输入和输出训练数据input_train input(:,temp(1:ntrain));output_trainoutput(:,temp(1:ntrain));% 准备测试数据input_test input(:, temp(ntrain1:ntrainntest));output_testoutput(:,temp(ntrain1:ntrainntest));%% 数据归一化methodmapminmax;[inputn_train,inputps]method(input_train);inputn_testmethod(apply,input_test,inputps);[outputn_train,outputps]method(output_train);outputn_testmethod(apply,output_test,outputps);% 创建元胞或向量长度为训练集大小XrTrain cell(size(inputn_train,2),1);YrTrain zeros(size(outputn_train,2),1);for i1:size(inputn_train,2)XrTrain{i,1} inputn_train(:,i);YrTrain(i,1) outputn_train(:,i);end% 创建元胞或向量长度为测试集大小XrTest cell(size(inputn_test,2),1);YrTest zeros(size(outputn_test,2),1);for i1:size(input_test,2)XrTest{i,1} inputn_test(:,i);YrTest(i,1) outputn_test(:,i);end%% 创建混合CNN-LSTM网络架构
%% 区间覆盖率
RangeForm [T_sim(:, 1), T_sim(:, end)];
Num 0;for i 1 : length(T_train)Num Num (T_train(i) RangeForm(i, 1) T_train(i) RangeForm(i, 2));
endpicp Num / length(T_train); S cumtrapz(X,Y);Index find(abs(m-S)1e-2);Q X(max(Index));
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127418340
