多维时序 | Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测模型

多维时序 | Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测模型

预测效果

基本介绍

1.Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测模型（完整源码和数据)
2.运行环境Matlab2023及以上，excel数据集，多列输入，单列输出，方便替换数据，考虑历史特征的影响；
3.多指标评价，评价指标包括：R2、MAE、MAPE、MSE等，代码质量极高。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式资源处下载Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测模型。

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options = trainingOptions('adam', ...                 % 优化算法Adam
    'MaxEpochs', 70, ...                              % 最大训练次数
    'GradientThreshold', 1, ...                       % 梯度阈值
    'InitialLearnRate', 0.01, ...                     % 初始学习率
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...             % 学习率调整
    'LearnRateDropPeriod', 60, ...                    % 训练850次后开始调整学习率
    'LearnRateDropFactor',0.2, ...                    % 学习率调整因子
    'L2Regularization', 0.01, ...                     % 正则化参数
    'ExecutionEnvironment', 'cpu',...                 % 训练环境
    'Verbose', 0, ...                                 % 关闭优化过程
    'Plots', 'training-progress');                    % 画出曲线

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/category_11799242.html?spm=1001.2014.3001.5482
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/124571691