TPA-LSTM神经网络回归预测及其时间注意力机制

在时间序列预测任务中，长短期记忆（LSTM）神经网络已被广泛应用，以捕捉序列中的长期依赖关系。为了进一步提高LSTM模型的性能，一种名为时间注意力机制的技术被引入，它可以使模型更加关注序列中的重要时间步骤。本篇文章将介绍TPA-LSTM（Temporal Pattern Attention LSTM）神经网络，它结合了LSTM和时间注意力机制，用于时间序列回归预测。

TPA-LSTM模型的目标是根据历史时间序列数据来预测未来的连续值。在该模型中，首先通过LSTM层来学习序列中的长期依赖关系。然后，引入时间注意力机制来增强模型对不同时间步骤的关注程度，以便更好地利用时间序列中的信息。

下面是TPA-LSTM模型的源代码实现（基于MATLAB）：

% 设置模型参数
input_dim = 1;  % 输入维度
hidden_dim = 32;  % LSTM隐藏单元数
output_dim