时序预测 | Matlab基于CNN-LSTM-SAM卷积神经网络-长短期记忆网络结合空间注意力机制的时间序列预测(多指标评价)

时序预测 | Matlab基于CNN-LSTM-SAM卷积神经网络-长短期记忆网络结合空间注意力机制的时间序列预测(多指标评价)

预测效果

基本介绍

Matlab基于CNN-LSTM-SAM卷积神经网络-长短期记忆网络结合空间注意力机制的时间序列预测(多指标评价)

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是两种在深度学习领域中广泛应用的神经网络模型。而空间注意力（Spatial Attention）是一种注意力机制，能够帮助网络在处理数据时集中关注特定的空间区域。

将卷积神经网络和长短期记忆网络结合，可以在处理序列数据时融合两种网络的优势。这种结合通常被称为卷积长短期记忆网络（Convolutional LSTM Network）或空间注意力长短期记忆网络（Spatial Attention LSTM Network）。

在这种结构中，卷积神经网络通常用于提取输入序列中的空间特征。而长短期记忆网络则用于处理序列数据的时间依赖性。

在卷积长短期记忆网络中，空间注意力机制被引入以增强网络对输入序列的关注能力。通过空间注意力，网络可以根据输入的重要性动态调整其关注的区域。

具体实现上，一种常见的方法是在卷积长短期记忆网络的顶部添加空间注意力模块。该模块可以根据输入的特征图生成一个权重矩阵，表示每个空间位置的重要性。这个权重矩阵可以与输入的特征图相乘，以产生具有空间注意力的特征表示。

卷积长短期记忆网络结合空间注意力的优势在于，它能够同时处理序列数据和空间信息，并且能够自适应地关注输入序列中的重要部分。

程序设计

• 完整源码和数据下载地址私信回复Matlab基于CNN-LSTM-SAM卷积神经网络-长短期记忆网络结合空间注意力机制的时间序列预测(多指标评价)。

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%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行



%%  数据反归一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1', ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2', ps_output);

%% V. 评价指标
%%  均方根误差 RMSE
error1 = sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2)./M);
error2 = sqrt(sum((T_test - T_sim2).^2)./N);

%% 决定系数
R1 = rsquare(T_train,T_sim1);
R2 = rsquare(T_test,T_sim2);

MAE1 = mean(abs(T_train - T_sim1));
MAE2 = mean(abs(T_test - T_sim2));
%% 平均绝对百分比误差MAPE
MAPE1 = mean(abs((T_train - T_sim1)./T_train));
MAPE2 = mean(abs((T_test - T_sim2)./T_test));
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参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/124693040?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/124864369?spm=1001.2014.3001.5502