cnn-lstm-attention模型

### CNN-LSTM-Attention 模型架构 CNN-LSTM-Attention 是一种融合卷积神经网络(CNN)、长短期记忆(LSTM)以及注意力机制(Attention Mechanism)的混合模型结构。该模型旨在利用不同组件的优势来处理复杂的时空数据。 #### 卷积层的作用 在 CNN-LSTM-Attention 架构中，卷积层负责提取局部特征。对于时间序列数据而言，这些特征可以捕捉到相邻时间段内的模式变化趋势[^1]。例如，在能源消耗预测场景里，通过设置合适的窗口大小 `s` 和重叠步长 `rc`，能够有效地从历史供热量等多维输入变量 `{xi1, xi2,...,xis}` 中抽取出有意义的信息片段 `(s × I)` 形式的二维矩阵作为后续处理单元的基础输入[^3]。 ```python import torch.nn as nn class ConvLayer(nn.Module): def __init__(self, input_channels, output_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=0): super(ConvLayer, self).__init__() self.conv = nn.Conv1d(input_channels, output_channels, kernel_size, stride=stride, padding=padding) def forward(self, x): out = self.conv(x) return out ``` #### LSTM 层的功能 LSTM 负责建模长期依赖关系。它接收由前一层传递过来的时间序列特征向量，并对其进行编码以保留重要的上下文信息。当面对具有周期性和非线性特性的长时间跨度的数据集时，这种能力显得尤为重要[^2]。具体来说，给定一个长度为 `t` 的子序列 `{xi1, xi2,...,xis*t-rc*(t-1)}`, LSTM 将其映射成隐状态表示用于进一步分析。 ```python class LSTMLayer(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_layers=1): super(LSTMLayer, self).__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers=num_layers, batch_first=True) def forward(self, x): lstm_out, _ = self.lstm(x) return lstm_out[:, -1, :] ``` #### 注意力机制的应用 引入注意力机制是为了增强模型对特定部分的关注度。相比于传统的固定权重分配方式，动态调整各时刻的重要性评分使得模型更加灵活高效。特别是在涉及多个并行分支的情况下，如本案例中的每一天都独立计算得到一组加权后的特征表达 `[WCNN * Wattention]`, 这有助于突出那些真正影响最终决策的关键因素。 ```python class AttentionMechanism(nn.Module): def __init__(self, feature_dim): super(AttentionMechanism, self).__init__() self.attention_weights = nn.Parameter(torch.randn(feature_dim)) def forward(self, cnn_output, attention_input): scores = F.softmax(cnn_output @ self.attention_weights.unsqueeze(-1), dim=-2).squeeze() weighted_sum = (scores.unsqueeze(-1) * attention_input).sum(dim=-2) return weighted_sum ``` ### 应用实例 此类型的架构广泛应用于各种领域内涉及到复杂时空关联的任务当中，比如气象预报、金融市场走势预估或是电力负荷规划等方面。通过对大量样本的学习训练过程，优化参数配置从而实现精准可靠的预测效果。