基于注意力机制attention结合长短期记忆网络LSTM时间序列预测，LSTM-Attention时间序列预测，单输入单输出模

%% 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 %% 导入数据 data2 = xlsread('windspeed.xls','Sheet1','B2:B1001'); %% 数据分析 num_samples = length(data2); % 样本个数 kim = 6; % 延时步长（kim个历史数据作为自变量） zim = 1; % 跨zim个时间点进行预测 or_dim = size(data2,2); res=[]; % 重构数据集 for i = 1: num_samples - kim - zim + 1 res(i, :) = [reshape(data2(i: i + kim - 1,:), 1, kim*or_dim), data2(i + kim + zim - 1,:)]; end %% 数据集分析 outdim = 1; % 最后一列为输出 num_size = 0.85; % 训练集占数据集比例 num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数 f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征长度 num_val = 0.2; % 验证集比例 nim=1; % 原始数据的特征是数目 %% 划分训练集和测试集 P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)'; T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)'; T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)'; N = size(P_test, 2); %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output); %% 数据平铺 p_train = reshape(p_train, nim, f_ / nim, M); p_test = reshape(p_test , nim, f_ / nim, N); p_train = permute(p_train, [1, 3, 2]); p_test = permute(p_test , [1, 3, 2]); t_train = t_train'; t_test = t_test' ; disp(['搜索：']) disp(['https://mbd.pub/o/DDR1']) %% 打印出评价指标 %% disp(['-----------------------误差计算--------------------------']) %% disp(['评价结果如下所示：']) %% disp(['平均绝对误差MAE为：',num2str(MAE2)]) %% disp(['均方误差MSE为： ',num2str(mse2)]) %% disp(['均方根误差RMSEP为： ',num2str(error2)]) %% disp(['决定系数R^2为： ',num2str(R2)]) %% disp(['剩余预测残差RPD为： ',num2str(RPD2)]) %% disp(['平均绝对百分比误差MAPE为： ',num2str(MAPE2)]) %% grid