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基于双重注意力机制改进的DA-LSTM时间序列预测模型
作者姓名:
李克文
于明洋
作者单位:
中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院
摘 要:
为了提高时间序列预测的精确度和收敛速度,提出一种基于双重注意力机制改进的DA-LSTM时序预测模型。通过引入注意力机制重构LSTMcell结构,减少模型参数提高收敛速度;自注意力层对各时间步的输出计算自注意力权重,充分利用细胞记忆信息,提高预测精度。在Beijing PM
2.5
和SML2010数据集上,所提出的模型相较于LSTM在均方根误差(RMSE)上分别降低4%和25.4%,相比其他基准方法也有明显提升。
关 键 词:
深度学习
注意力机制
长短时记忆神经网络
时间序列预测
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