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 内容介绍

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 );

⛳️ 运行结果

3. 实验结果

为了验证CNN-LSTM-Multihead-Attention模型的有效性，我们在两个公开数据集上进行了实验。实验结果表明，CNN-LSTM-Multihead-Attention模型在两个数据集上都取得了较好的性能，优于其他几种常用的温度预测模型。

4. 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（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。实验结果表明，CNN-LSTM-Multihead-Attention模型在两个公开数据集上都取得了较好的性能，优于其他几种常用的温度预测模型。

 参考文献

[1]袁志洪,陈雨.基于LSTMTCN的地下水位数据修复及应用[J].现代计算机, 2023, 29(8):20-26.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

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