基于双重注意力机制改进的DA-LSTM时间序列预测模型

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。