基于LSTM-Attention的多维时间序列预测模型
项目描述
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）的多维时间序列预测模型。该模型适用于多输入单输出的回归预测任务，能够有效地处理时间序列数据中的复杂依赖关系。
主要特点
- 模型架构：结合了LSTM和Attention机制，能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和重要特征。
- 多维输入：支持多维输入数据，适用于复杂的时间序列预测任务。
- 单输出：输出为单个预测值，适用于回归预测问题。
- 评价指标：提供了多种评价指标，包括R2、MAE、MSE、RMSE等，方便模型性能评估。
- 代码质量：代码质量极高，结构清晰，易于理解和修改。
- 环境要求：运行环境为MATLAB 2020b及以上版本。
使用说明
- 环境配置：确保您的MATLAB版本为2020b或更高版本。
- 数据准备：准备您的多维时间序列数据，确保数据格式符合模型输入要求。
- 模型训练：运行提供的MATLAB脚本进行模型训练。
- 模型评估：使用提供的评价指标对模型进行评估，查看预测效果。
- 模型应用：根据需要替换数据或调整模型参数，进行进一步的预测任务。
注意事项
- 请确保您的数据格式正确，避免因数据格式问题导致的模型训练失败。
- 在调整模型参数时，建议逐步进行，观察模型性能变化，避免过度拟合。
贡献与反馈
如果您在使用过程中遇到任何问题或有任何改进建议，欢迎通过GitHub Issues或Pull Requests进行反馈和贡献。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。