LSTM-Attention时间序列预测模型
简介
本资源文件提供了一个基于注意力机制（Attention）结合长短期记忆网络（LSTM）的时间序列预测模型。该模型适用于单输入单输出的时间序列预测任务。代码运行环境为MATLAB 2020b及以上版本。
模型特点
- 结合注意力机制：通过引入注意力机制，模型能够更好地捕捉时间序列中的重要特征，提高预测精度。
- LSTM网络：利用LSTM网络的长短期记忆特性，有效处理时间序列数据中的长期依赖关系。
- 单输入单输出：适用于单变量时间序列预测任务，方便用户进行数据替换和模型调整。
运行环境
- MATLAB 2020b及以上版本
评价指标
模型采用以下评价指标来评估预测性能：
- R2：决定系数，衡量模型拟合数据的程度。
- MAE：平均绝对误差，衡量预测值与实际值之间的平均绝对差异。
- MSE：均方误差，衡量预测值与实际值之间的平方差异的平均值。
- RMSE：均方根误差，MSE的平方根，衡量预测值与实际值之间的标准差。
代码质量
- 高质量代码：代码结构清晰，注释详细，方便用户学习和修改。
- 数据替换方便：用户可以轻松替换数据集，进行自定义的时间序列预测任务。
使用说明
- 确保MATLAB版本为2020b及以上。
- 下载并解压资源文件。
- 打开MATLAB，加载项目文件。
- 根据需要替换数据集，运行代码进行时间序列预测。
贡献与反馈
欢迎用户提出改进建议和反馈，共同完善该时间序列预测模型。