LSTM+注意力机制(Attention)实现时间序列预测

LSTM+注意力机制(Attention)实现时间序列预测

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/feng1790291543/article/details/142679199

LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够捕捉长距离依赖关系。但是，LSTM在处理长序列时也会遇到困难。注意力机制（Attention）可以帮助模型聚焦于输入序列的重要部分，从而提高时间序列预测的性能。

应用使用场景

• 金融领域 : 股票价格预测
• 气象预测 : 天气预报
• 能源管理 : 用电量预测
• 交通管理 : 交通流量预测

原理解释

LSTM通过引入遗忘门、输入门和输出门来控制信息的流动，从而缓解了传统RNN的梯度消失问题。注意力机制通过计算加权和，使模型能够自动选择对当前任务最有帮助的输入位置。

算法原理流程图