LSTM-Attention回归预测模型
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）的回归预测模型，即LSTM-Attention回归预测模型。该模型适用于多输入单输出的回归预测任务。代码运行环境为MATLAB 2020b及以上版本。
模型特点
- 注意力机制（Attention）：结合注意力机制，增强模型对重要特征的关注，提高预测精度。
- 长短期记忆网络（LSTM）：利用LSTM网络处理时间序列数据，捕捉长期依赖关系。
- 多输入单输出：适用于多个输入特征和一个输出目标的回归预测任务。
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）：衡量模型对数据的拟合程度。
- MAE（平均绝对误差）：衡量预测值与实际值之间的平均绝对误差。
- MSE（均方误差）：衡量预测值与实际值之间的均方误差。
- RMSE（均方根误差）：衡量预测值与实际值之间的均方根误差。
代码质量
- 高质量代码：代码结构清晰，注释详细，方便学习和替换数据。
- 易于修改：用户可以根据自己的需求轻松替换数据集，进行定制化预测。
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，运行代码进行预测。
注意事项
- 请确保使用的数据集格式与代码要求一致。
- 运行代码前，请检查MATLAB环境是否满足要求。
贡献与反馈
欢迎对代码进行改进和优化，如有任何问题或建议，请通过相关渠道反馈。