Advertisement

TCN-with-attention-master预测_attention-LS

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
TCN-with-attention-master预测_attention-LS 是一个结合了时间卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）与注意力机制的先进预测模型。该方法针对特定任务优化，通过增强关键信息的时间序列特征学习能力，显著提升了预测精度和效率，在时间序列分析领域展现出巨大潜力。 TCN-with-attention-master_attention_tcn_attention预测_attention-LS模型使用了带有注意力机制的时间卷积网络（TCN）进行预测分析。该方法通过改进的TCN架构提升了序列数据中的时间依赖性捕捉能力，特别是在处理长短期记忆特征时表现突出。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • TCN-with-attention-master预测_attention-LS
    优质
    TCN-with-attention-master预测_attention-LS 是一个结合了时间卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）与注意力机制的先进预测模型。该方法针对特定任务优化，通过增强关键信息的时间序列特征学习能力，显著提升了预测精度和效率，在时间序列分析领域展现出巨大潜力。 TCN-with-attention-master_attention_tcn_attention预测_attention-LS模型使用了带有注意力机制的时间卷积网络（TCN）进行预测分析。该方法通过改进的TCN架构提升了序列数据中的时间依赖性捕捉能力，特别是在处理长短期记忆特征时表现突出。
     
  • TCN-with-attention-master_注意力_TCN_预测_注意力_LS
    优质
    本项目专注于利用改进的时间卷积网络(TCN)结合注意力机制进行序列预测。通过引入注意力模块，模型能够更有效地捕捉长短期依赖关系，在时间序列预测任务中表现出色。 基于注意力机制的方法结合时间卷积网络（TCN）进行预测表现出色。相较于长短期记忆网络（LSTM），TCN是一种更为有效的预测方法，并且附有相关数据支持这一结论。
     
  • 基于WOA和SSA的TCN-LSTM-Multihead-Attention预测模型优化
    优质
    本研究提出一种结合WOA与SSA算法优化的TCN-LSTM-Multihead-Attention模型，旨在提升时间序列预测精度与效率，适用于复杂数据模式识别。 本研究提出了一种改进的预测模型设计方法，结合了TCN、LSTM和Multihead Attention三种组件的优势以提升预测性能。在此基础上，引入WOA（Whale Optimization Algorithm）与SSA（Seagull Search Algorithm）两种仿生优化算法来调节复合模型的关键超参数。文中详细描述了技术实现的各个细节，涵盖了从模型设计到验证的所有步骤，并重点介绍了TCN捕捉短期波动和局部信息的能力、LSTM处理长期依赖关系及门机制的工作原理以及Multihead Attention提高灵活性与敏感度的作用。此外，还具体解释了WOA和SSA的操作流程及其优化方法。 实验结果表明，在电力负荷预测方面该模型展现出了卓越的性能表现。适合机器学习领域的研究员、高级软件开发者以及对时间序列数据和优化技术感兴趣的科研人员阅读参考。 此研究方法适用于各种类型的时间序列预测场景，特别是对于那些具有短周期波动同时又存在长周期规律的数据集来说尤为有效。建议研究人员在尝试应用该模型时深入理解各组件间的协作机制，并根据具体需求调整超参数设置以达到最佳效果。
     
  • TCN-with-Attention: 基于字符的时间卷积网络及注意层-源码
    优质
    本项目提出了TCN-with-Attention模型，结合时间卷积网络与注意力机制处理基于字符的数据。开源代码实现该创新架构，适用于序列预测和文本分类等任务。 TCN关注带有注意力层的时间卷积网络模型的概念主要类似于其他类似结构的模型，但在该模型中，注意力机制位于每个顶层的卷积层之后。此外，注意大小与SNAIL不同。 在agnews数据集上测试的结果显示，在使用基于单词嵌入的情况下，大多数简单模型表现出0.81的精度。因此，一个基于字符的TCN模型达到0.82的准确性是值得肯定的。
     
  • TCN-LSTM-MATT与TCN-LSTM、TCN、LSTM在多变量时间序列预测中的对比分析
    优质
    本文探讨了TCN-LSTM-MATT模型，并将其应用于多变量时间序列预测中，与TCN-LSTM、TCN和LSTM等模型进行性能比较。 实现TCN-LSTM-MATT、TCN-LSTM、TCN、LSTM多变量时间序列预测对比： 1. 数据集为excel格式的文件data，包含4个输入特征和1个输出特征，考虑历史特征的影响进行多变量时间序列预测。 2. 主程序文件包括Mian1_TCN.m（时间卷积神经网络）、Mian2_LSTM.m（长短期记忆神经网络）、Mian3_TCN_LSTM.m（时间卷积长短期记忆神经网络）和Mian4_TCN_LSTM_MATT.m（时间卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制），运行这些文件即可。 3. 在命令窗口中会输出R2、MAE、MAPE、MSE和RMSE等评估指标。数据集与程序需放置于同一文件夹内，且应在Matlab2023a及以上版本环境中进行操作。 关于“多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention)”： 该机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的方法。它通过计算每个位置与其他所有其他位置之间的权重来加权求和整个输入序列，这有助于在处理序列数据时对各个信息点进行适当的强调与调整。
     
  • 基于Matlab的TCN-LSTM-Multihead-Attention多变量时间序列预测实现（附完整代码及GUI设计）
    优质
    本项目采用MATLAB实现了一种结合TCN、LSTM和Multi-head Attention机制的时间序列预测模型，适用于多变量数据，并提供了图形用户界面和完整源码。 本段落详细介绍了使用Matlab实现的结合TCN（时序卷积网络）、LSTM（长短时记忆网络）以及多头注意力机制的时间序列预测模型的设计与应用。首先阐述了项目背景，强调了多变量时间序列预测的重要性，并指出了传统方法在处理此类问题上的不足之处。接着文章描述了项目的具体目标和意义：结合TCN、LSTM及多头注意力机制的方法旨在提高预测的准确性、效率以及鲁棒性。 文中还特别提到了该模型的特点与创新点，包括但不限于高效率的数据处理能力、灵活的调整优化选项以及广泛的适用领域等。最后，文章详细地描述了从数据准备到应用部署的具体实现步骤和技术细节，为读者提供了全面而深入的理解和操作指南。 本段落适合对深度学习技术感兴趣的研究人员、工程师及学生阅读，并且特别推荐给那些在时间序列预测方面有具体研究需求的群体使用。文中提及的应用场景包括但不限于：金融市场的股票价格与外汇汇率预测；能源行业的电力需求或天然气消耗量预测；气象预报中的温度变化和降水情况分析；工业过程监控以预防设备故障的发生以及医疗健康数据分析中患者的生理指标预测等。 此外，本段落不仅涵盖了理论背景和技术设计思路的介绍，还提供了完整的程序代码及用户界面（GUI）设计方案。这使得读者能够更加容易地理解和应用该模型，并为进一步的研究与开发奠定坚实的基础。同时项目中包含了大量的参考资料供有兴趣深入学习相关技术和算法的读者参考使用。
     
  • Keras-Attention-Mechanism-Master: Keras的注意力机制
    优质
    Keras-Attention-Mechanism-Master 是一个专注于使用Keras框架实现和研究注意力机制的项目。它提供了多种用于自然语言处理等任务的注意力模型示例，促进深度学习社区对这一先进概念的理解与应用。 在Keras中实现了简单的注意机制的层包括密集（注意2D块）以及LSTM、GRU（注意3D块）。下面是一个示例中的“Hello World”案例：使用一个包含32个值的向量v作为模型输入，这是一个简单前馈神经网络。在这个例子中，我们假设v[1]是目标，并且该目标为二进制类型（0或1）。 对于密集层而言，可以这样实现注意机制： ```python inputs = Input(shape=(input_dims,)) attention_probs = Dense(input_dims, activation=softmax, name=attention_probs)(inputs) attention_mul = keras.layers.Multiply()([inputs, attention_probs]) ``` 这里我们通过一个Dense（全连接）层计算注意力权重，使用了Softmax激活函数以确保这些权重加起来等于1。然后将输入向量与生成的注意权重重叠相乘。 这个例子展示了如何在Keras中应用简单的注意机制来处理特定任务中的数据集和目标值。
     
  • 基于TCN-Attention的Matlab回归预测模型：时间卷积网络与自注意力机制的结合应用
    优质
    本研究提出了一种创新的Matlab回归预测模型，融合了时间卷积网络(TCN)和自注意力机制，以提高序列数据预测的准确性和效率。 基于TCN-Attention的Matlab数据回归预测模型：时间卷积网络与自注意力机制的融合应用 该TCN-Attention模型结合了时间卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）及自注意力机制，用于进行多变量单输出的数据回归预测。此程序已经过调试，无需修改代码即可直接用Excel运行。 支持分类或时间序列单列预测功能，并且具有优秀的回归预测效果如图1所示。 模型的网络结构如图2所示，十分新颖适合作为创新点使用并发表成果。 （注意：自注意力机制需要在Matlab 2023a及以上版本中实现） 附赠测试数据，格式见图3。 程序注释清晰详尽，适合新手小白直接运行main文件一键出图。 仅包含Matlab代码，不包括讲解。确保原始程序可正常执行但无进一步技术支持。 该模型提供了一种衡量数据集精度的方法，并不能保证所有输入的数据都能得到满意的结果。
     
  • CNN-GRU-Attention预测模型（Python程序）.zip
    优质
    本资源提供了一个基于CNN-GRU-Attention架构的时间序列预测模型的Python实现。该模型结合了卷积神经网络、门控循环单元和注意力机制，以增强对复杂模式的学习与捕捉能力。适合于深度学习领域的研究者及开发者使用。 051cnn-gru-attention（预测 Python程序）.zip
     
  • MGP-TCN在MIMIC数据集中的败血症预测
    优质
    本研究运用MGP-TCN模型，在MIMIC数据集中进行败血症预测，旨在提升重症监护下的早期诊断与治疗效率。 MGP-TCN用于在MIMIC数据集上进行败血症预测的代码存储库包含了与论文相关的代码（包括标记、提取和建议方法的代码）： @InProceedings{moor2019early, title = {Early Recognition of Sepsis with Gaussian Process Temporal Convolutional Networks and Dynamic Time Warping}, author = {Moor, Michael and Horn, Max and Rieck, Bastian and Roqueiro, Damian and Borgwardt, Karsten}, booktitle = {Proceedings of the 4th Machine Learning for Healthcare Conference}