基于多头注意力机制的双向长短记忆神经网络实现风电预测LSTM-Multihead-Attention附matlab代码_多头注意力机制预测

基于多头注意力机制的双向长短记忆神经网络（LSTM-Multihead-Attention）是一种用于风电预测的模型。下面是一个示例的Matlab代码，用于实现这个模型。

matlab

% 加载风电数据
load(‘wind_power_data.mat’);

% 数据预处理
% …

% 设置模型参数
input_size = 24; % 输入序列长度
hidden_size = 64; % LSTM隐藏单元数量
output_size = 1; % 输出数量
num_heads = 4; % 多头注意力机制中的头数
num_layers = 2; % LSTM层数
learning_rate = 0.001; % 学习率
num_epochs = 100; % 训练轮数

% 创建LSTM-Multihead-Attention模型
model = create_model(input_size, hidden_size, output_size, num_heads, num_layers);

% 定义损失函数和优化器
loss_function = @(pred, target) mse(pred, target);
optimizer = adam(‘lr’, learning_rate);

% 训练模型
for epoch = 1:num_epochs
% 随机打乱数据集
shuffled_indices = randperm(size(wind_power_data, 1));
shuffled_data = wind_power_data(shuffled_indices,