BP-LSTM-Attention-Transformer模型，附带数据，可直接运行
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简介：
本作品提供了一个集成BP-LSTM-Attention机制与Transformer架构的先进机器学习模型，并配备详尽的数据集及完整代码，使用者可以一键式安装和执行。
BP-LSTM-Attention-transformer模型及相关文件介绍如下：
1. BP数据：包含多分类与二分类问题的解决方案，并使用了focalloss。
2. LSTM+注意力机制：以B0005.csv为例，展示了LSTM加注意力机制的应用。
3. Transformer模型：基于时间序列预测问题进行建模，例如pue.csv文件和对应的代码pue_transformer.py。
4. 多输出时间序列预测：使用Data.csv作为示例数据，并提供lstm_50.py用于实现多输出的解决方案。
以上项目均采用TensorFlow框架构建。所有模型与相应数据集已准备好并可直接运行，相关源文件存放于指定目录中。关于项目的详细解释和更多技术细节，请参考我的博客文章。
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