【LSTM回归预测】基于多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络实现温度预测CNN-LSTM-Multihead-Attention附matlab代码

基于CNN-LSTM-Multihead-Attention的深度学习温度预测模型

最新推荐文章于 2025-11-25 05:15:00 发布

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本文介绍了一种结合卷积神经网络、长短记忆神经网络和多头注意力机制的模型，用于提高温度预测的准确性，实验结果在公开数据集上表现优秀。

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摘要

本文提出了一种基于多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络（CNN-LSTM-Multihead-Attention）的温度预测模型，该模型利用卷积神经网络提取温度数据的局部特征，利用长短记忆神经网络学习温度数据的时序特征，并利用多头注意力机制对不同时刻的温度数据进行加权求和，以获得更加准确的温度预测结果。

1. 引言

温度预测是气象学中的一个重要研究课题，准确的温度预测可以为人们的生产生活提供重要指导。随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型在温度预测领域取得了显著的成果。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和长短记忆神经网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是两种常用的深度学习模型，CNN擅长提取数据的局部特征，LSTM擅长学习数据的时序特征。本文将这两种模型结合起来，并加入多头注意力机制，以提高温度预测的准确性。

2. 模型结构

CNN-LSTM-Multihead-Attention模型的结构如图1所示。该模型由三个部分组成：

卷积神经网络层：该层负责提取温度数据的局部特征。卷积神经网络层由多个卷积层和池化层组成，卷积层负责提取温度数据的局部特征，池化层负责降低卷积神经网络层的输出维度。
长短记忆神经网络层：该层负责学习温度数据的时序特征。长短记忆神经网络层由多个LSTM单元组成，LSTM单元能够学习温度数据的长期依赖关系。
多头注意力机制层：该层负责对不同时刻的温度数据进行加权求和，以获得更加准确的温度预测结果。多头注意力机制层由多个注意力头组成，每个注意力头负责对不同时刻的温度数据进行加权求和。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );