基于LSTM和Attention机制的时间序列回归预测

基于LSTM和Attention机制的时间序列回归预测

时间序列回归预测问题是机器学习中常见的问题之一。在这种情况下，我们需要使用过去的数据来预测未来的数据。由于时间序列数据中存在时间依赖性，因此传统的回归模型并不能很好地解决这些问题。

近年来，深度学习在时间序列预测中表现出了优秀的性能。其中，LSTM是一种常用的递归神经网络模型，它可以有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系。而Attention机制则可以帮助模型更加准确地关注最相关的信息，从而提高预测精度。本文将介绍基于LSTM和Attention机制的时间序列回归预测模型，并给出相应的MATLAB实现代码。

1. 模型介绍

1.1 LSTM模型

LSTM模型可以被认为是一种具有门控机制的递归神经网络模型，它不仅可以有效地处理时间序列数据，而且还能够避免梯度消失/爆炸等问题。在LSTM模型中，每个时间步都包含一个记忆单元和三个门：遗忘门、输入门和输出门。

记忆单元会保留过去的信息，并决定哪些信息将会保留或丢弃。三个门的作用如下：

• 遗忘门：用于控制保留或遗忘过去的信息；
• 输入门：用于控制新输入数据对当前状态的影响；
• 输出门：用于控制当前状态对后续预测的影响。

LSTM模型的数学表达式如下：