基于注意力机制的LSTM实现时间序列回归预测（附带Matlab代码）

基于注意力机制的LSTM实现时间序列回归预测（附带Matlab代码）

在时间序列预测中，长短期记忆网络（LSTM）是一种广泛应用的神经网络模型。在本篇文章中，我们将介绍如何使用基于注意力机制的LSTM模型进行时间序列回归预测，并提供相应的Matlab代码。

首先，让我们来了解一下LSTM和注意力机制的基本原理。

LSTM是一种递归神经网络（RNN）的变体，专门设计用于处理时间序列数据。相比于传统的RNN，LSTM通过引入门控单元（gate units）来有效解决长期依赖问题。这些门控单元可以选择性地记忆、遗忘或输出信息，从而使网络能够处理长时间间隔的依赖关系。

注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同部分的技术。通过引入注意力机制，模型可以在处理输入序列时，针对不同的时间步或特征给予不同的重要性权重。这样可以提升模型对关键信息的感知能力，从而提高预测性能。

接下来，让我们看看如何将LSTM和注意力机制结合起来进行时间序列回归预测。

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