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Python 实现 CNN-BiLSTM-Attention 模型进行多变量时间序列预测（包含详细的完整的程序和数据）

BiLSTM

Attention机制

0 下载量 28 浏览量 2024-10-09 20:54:59 上传评论收藏 34KB DOCX 举报

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7页

内容概要：本文档详细介绍了一个基于 Python 的实现 CNN-BiLSTM-Attention 模型来预测多变量时间序列的例子。具体步骤包括生成并预处理多变量正弦波时序数据、建立 CNN-BiLSTM-Attention 架构，以及对模型的效果进行全面评估和可视化呈现。最终结果显示出较好的预测表现，适合想要学习此类深度学习组合架构应用于实际数据的开发者研究。适用人群：从事机器学习尤其是有志于探索深层次模型的研究人员或者有一定编程经验的技术人员。使用场景及目标：适用于预测非线性的多元时间序列，比如金融数据的预测、设备状态趋势的推断和其他领域存在相似需求的实际任务中。阅读指南：读者可以利用本文档所提供的详尽的代码示例，在自己的电脑上复现整个建模流程；此外还可以考虑将该模型部署到真实的业务场景下验证其效用及稳定性。

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CNN-BiLSTM-Attention 模型进行多变量

时间序列预测

在此项目中，我们将实现一个结合了 CNN、双向 LSTM（BiLSTM）和 Attention

机制的模型，以便进行多变量时间序列预测。为了简单起见，我们将使用生成的

多变量正弦波数据作为示例。

项目设计概述

目标

构建一个 CNN-BiLSTM-Attention 模型来预测时间序列数据。

数据准备

我们生成带有噪声的多变量正弦波数据。

模型架构

1. CNN 层: 提取局部特征。

2. BiLSTM 层: 捕捉序列数据中的长期依赖。

3. Attention 机制: 增强模型对重要时间点的注意力。

步骤详解

步骤一：导入必要的库

python 复制代码

import numpy as np

import pandas as pd

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