基于self-attention的BILSTM时间序列预测Python程序

基于self-attention的BILSTM时间序列预测Python程序

特色：1、单变量，多变量输入，自由切换

2、单步预测，多步预测，自动切换

3、基于Pytorch架构

4、多个评估指标（MAE,MSE,R2,MAPE等）

5、数据从excel文件中读取，更换简单

6、标准框架，数据分为训练集、验证集，测试集

全部完整的代码，保证可以运行的代码看这里。

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（搜索到的产品后，点头像，就能看到全部代码）

1、BILSTM-selfAttention模型背景简介

BILSTM是双向LSTM，与单向LSTM相比较，它同样包含两个LSTM，分别从前向后和从后向前扫描整个序列。这种结构使得模型能够同时考虑过去和未来的信息，更加准确地捕捉序列数据中的特征信息。

因此，BILSTM-selfAttention模型采用双向LSTM网络结合self-attention机制，在更好地捕捉序列数据特征的同时，提高了模型预测能力。

2、BILSTM-selfAttention模型优点总结

本模型的优点有：

BILSTM双向LSTM可以同时考虑过去和未来的信息，更全面地捕捉序列数据中的特征信息； self-attention机制能够更好地处理序列数据之间的关系，为BILSTM网络提供各个时间步不同的辅助信息，帮助提高预测准确率。

train_ratio = 0.7  # 训练集比例
val_ratio = 0.15  # 验证集比例
test_ratio = 0.15  # 测试集比例
input_length = 48  # 输入数据长度，多步预测建议长，单步预测建议短
output_length = 1  # 输出数据长度，1为单步预测，1以上为多步预测 请注意，随着输出长度的增长，模型训练时间呈指数级增长
learning_rate = 0.1  # 学习率
estimators = 100  # 迭代次数
max_depth = 5  # 树模型的最大深度
interval_length = 2000  # 预测数据长度，最长不可以超过总数据条数
scalar = True  # 是否使用归一化
scalar_contain_labels = True  # 归一化过程是否包含目标值的历史数据
target_value = load  # 需要预测的列名，可以在excel中查看