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内容介绍

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时空特征，长短记忆神经网络捕捉时间序列依赖性，多头注意力机制增强模型对重要特征的关注。实验结果表明，所提出的模型在温度预测任务上取得了优异的性能，有效提高了预测精度。

引言

温度预测在气象学、农业和能源管理等领域至关重要。传统的时间序列预测方法（如自回归集成移动平均模型）在处理复杂非线性时间序列数据时存在局限性。深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN）和长短记忆神经网络（LSTM），因其强大的特征提取和时间序列建模能力而被广泛应用于温度预测。

模型结构

所提出的 CNN-LSTM-Multihead-Attention 模型由以下模块组成：

• **卷积层：**提取时空特征。

• **LSTM 层：**捕捉时间序列依赖性。

• **多头注意力层：**增强对重要特征的关注。

多头注意力机制

多头注意力机制是一种神经网络层，它允许模型专注于输入序列的不同子空间。在我们的模型中，多头注意力层接收 LSTM 层的输出作为输入，并输出加权特征表示：

Attention(Q, K, V) = softmax(Q * K^T / sqrt(d_k)) * V

其中，Q、K 和 V 分别是查询、键和值矩阵，d_k 是键向量的维度。

模型训练

模型使用均方误差（MSE）作为损失函数进行训练，优化器采用 Adam。训练过程包括以下步骤：

1. 将历史温度数据输入卷积层。

2. 将卷积层的输出输入 LSTM 层。

3. 将 LSTM 层的输出输入多头注意力层。

4. 计算损失函数并更新模型参数。

实验结果

我们使用公开的温度数据集对所提出的模型进行了评估。实验结果表明，CNN-LSTM-Multihead-Attention 模型在预测精度方面优于基线模型，包括：

• 自回归集成移动平均模型 (ARIMA)

• 卷积神经网络 (CNN)

• 长短记忆神经网络 (LSTM)

结论

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的温度预测模型。该模型有效地利用了时空特征、时间序列依赖性和重要特征关注，从而提高了预测精度。未来工作将探索其他注意力机制和模型改进，以进一步提升预测性能。

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);

️ 运行结果

参考文献

[1] 邵星,曹洪宇,王翠香,等.一种基于注意力机制的VMD-CNN-LSTM短期风电功率预测方法:CN202211414113.7[P].CN115907120A[2024-04-06].

[2] 陈港,张石清,赵小明.结合数据平衡和注意力机制的CNN+LSTM的自然语音情感识别[J].计算机系统应用, 2021.DOI:10.15888/j.cnki.csa.007917.

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