数据分析-25-时间序列预测之基于keras的LSTM+注意力机制预测风速
文章目录
- 1 加载数据
- 2 数据标准化
- 3 切分窗口
- 4 划分数据集
- 5 建立模型
- 6 效果评估
- 7 参考附录
长短期记忆网络（LSTM）结合注意力机制是一种常用的深度学习模型结构，用于处理序列数据。LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，专门设计用来解决长序列数据的梯度消失和梯度爆炸问题。而注意力机制则可以帮助模型在处理序列数据时更加关注重要的部分，提高模型的性能和泛化能力。
在将LSTM与注意力机制结合时，通常的做法是在LSTM的输出上引入注意力权重，以便模型可以根据不同时间步的重要性来聚焦不同部分的输入序列。这有助于模型更有效地学习序列数据的长期依赖关系。
具体来说，结合LSTM和注意力机制的模型结构如下：
(1)LSTM层：用于处理序列数据，捕捉序列中的长期依赖关系。
(2)注意力机制：在LSTM输出的基础上计算注意力权重，以确定每个时间步的重要性。
(3)加权求和：根据注意力权重对LSTM输出进行加权求和，得到加权后的表示。
(4)输出层：将加权后的表示送入输出层进行最终的预测或分类。
通过引入注意力机制，模型可以动态地学习不同时间步的重要性，从而提高模型的表现。这种结合可以在处理各种序列数据任务（如自然语言处理、时间序列预测等）时发挥重要作用。
1 加载数据
采用kaggle平台数据集：2006年至2016年塞格德的气象数据，包