✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在当今信息爆炸的时代，数据预测和分析成为了各个领域中的重要任务。从金融市场到天气预报，从销售预测到医学诊断，准确地预测未来的趋势和结果对于决策者来说至关重要。因此，研究人员一直在寻找新的方法和技术来提高预测的准确性。

在机器学习领域，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）都被广泛应用于预测任务中。CNN主要用于处理图像数据，而LSTM则擅长处理序列数据。然而，对于一些具有时空关系的数据，如时间序列数据，单独使用CNN或LSTM可能会导致信息的丢失或模型的不稳定。

为了解决这个问题，研究人员提出了一种结合注意力机制的方法，将CNN和LSTM相结合，以实现更准确的回归区间预测。注意力机制可以使模型更加关注重要的特征和上下文信息，从而提高预测的准确性。

下面是基于注意力机制结合CNN和LSTM实现回归区间预测的算法步骤：

1. 数据准备：首先，我们需要准备训练数据和测试数据。训练数据应包含输入序列和对应的目标值，而测试数据只包含输入序列。确保数据集的大小和质量足够支持模型的训练和评估。

2. 特征提取：使用CNN来提取输入序列中的特征。CNN可以通过卷积和池化操作来捕捉输入序列中的空间特征。通过多层卷积和池化操作，我们可以得到更高级别的特征表示。

3. 序列建模：使用LSTM来对特征序列进行建模。LSTM可以通过记忆单元和门控机制来捕捉输入序列中的时间依赖关系。通过多层LSTM的堆叠，我们可以得到更深层次的序列建模。

4. 注意力机制：在LSTM的输出上应用注意力机制，以捕捉输入序列中的重要信息。注意力机制可以根据输入序列的不同部分赋予不同的权重，从而更好地利用上下文信息。

5. 预测：最后，使用全连接层将注意力机制的输出映射到目标值的区间。可以根据具体的预测任务来选择合适的激活函数和损失函数。

通过以上步骤，我们可以构建一个基于注意力机制结合CNN和LSTM的回归区间预测模型。这种模型可以更好地处理具有时空关系的数据，并提高预测的准确性。

总结起来，基于注意力机制结合CNN和LSTM的回归区间预测算法步骤包括数据准备、特征提取、序列建模、注意力机制和预测。这种方法可以在处理具有时空关系的数据时提供更准确的预测结果。未来，我们可以进一步研究和改进这种方法，以适应更复杂的预测任务和数据类型。

📣 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

🔗 参考文献

[1] 张昱,陈广书,李继涛,等.基于Attention机制的CNN-LSTM时序预测方法研究与应用[J].内蒙古大学学报：自然科学版, 2022.

[2] 李伟,李永胜,李聪波,等.基于数字孪生的动力锂电池容量退化分析及在线估计方法:CN202210757874.6[P].CN202210757874.6[2023-10-28].

[3] 崔磊,牛晨晖,王丞,等.基于BI-LSTM神经网络融合attention机制的楼宇屋顶光伏功率预测方法.CN202211056873.5[2023-10-28].

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制

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