【LSTM结合Transformer】 的研究方向探索了如何利用Transformer 模型处理序列数据的能力以及LSTM在捕捉时间序列依赖性方面的优势。这一方向的意义在于通过融合两种模型的特点，提高了对复杂时空数据的预测准确性，尤其是在智能电网攻击检测、多变量时间序列预测和时空预测等领域。研究结果表明，这种混合模型能够有效地捕捉数据中的时空特征，增强了模型对长期依赖关系的学习能力，并在多个数据集上实现了性能上的提升。近年来，无数的研究者们对LSTM结合Transformer这个领域的进行了大量研究，并产出了大量的学术成果。
这种策略结合了两者的优势，在各种序列分析任务中实现了更精确的预测、更好的性能表现、更高的训练效率 。比如登上Nature子刊的最新混合架构，以及**精度高达95.65%**的BiLSTM-Transformer。
为了帮助大家全面掌握**【LSTM结合Transformer】** 的方法并寻找创新点，本文总结了最近两年 【LSTM结合Transformer】 相关的16篇前沿研究成果，这些论文、来源、论文的代码都整理好了，希望能给各位的学术研究提供新的思路。
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1、XTM: A Novel Transformer and LSTM-Based Model for Detection and Localization of Formally Verified FDI Attack in Smart Grid
方法：
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该论文提出了一种名为XTM的新型混合深度学习模型，用于实时检测和定位智能电网中的虚假数据注入（FDI）攻击。
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XTM模型结合了变换器（Transformer）和长短期记忆网络（LSTM），是首个在该研究领域探索变换器性能的混合深度学习模型。
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论文首先引入了一种新的阈值选择方案，以检测FDI的存在，取代了传统的坏数据检测（BDD）算法。
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接着，使用多标签分类方法定位攻击的确切入侵点。
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为了操纵数据集，使用了基于正式验证的约束满足攻击向量模型。
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在IEEE-14总线系统中，考虑了电力系统的时序特性，使用小时和分钟级的传感器数据来训练和评估所提出的模型，实现了接近100%的检测准确率。
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还评估了位置检测模块的行准确率（RACC），对于小时和分钟级数据集，值分别为92.99%和99.99%。
创新点
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混合模型架构：XTM是首个将变换器和LSTM结合用于FDI攻击检测的模型，利用了变换器在处理序列数据方面的优势。
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实时监测与预测：XTM能够实时预测传感器测量值，独立于系统参数，使其能够有效地作为电网入侵时的FDI攻击缓解工具。
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阈值选择方案：提出了一种新的阈值选择方案，提高了对FDI攻击存在性的检测准确性，取代了传统的BDD方法。
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多标签分类定位：使用多标签分类方法来确定攻击的确切位置，这种方法在检测攻击位置方面提供了更高的灵活性和准确性。
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数据集和攻击向量的公开：论文提供了详细的数据集和攻击向量描述，并将它们公开在GitHub上，促进了研究社区的进一步研究和模型验证。
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高准确率：在IEEE-14总线系统上进行的测试显示，XTM模型在检测FDI攻击及其位置方面，相比文献中提到的其他深度学习方法，展现出了更高的性能。
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考虑时序特性：模型训练和评估考虑了电力系统的小时级和分钟级数据，增强了模型对实时数据的适应性和准确性。
2、SwinLSTM: Improving Spatiotemporal Prediction Accuracy using Swin Transformer and LSTM
方法：
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该论文提出了一种新的循环单元SwinLSTM，用于提高时空预测的准确性。
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SwinLSTM结合了Swin Transformer模块和简化版的LSTM，替代了ConvLSTM中的卷积结构，引入自注意力机制。
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论文构建了一个以SwinLSTM单元为核心的网络架构，用于时空预测任务。
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该架构首先将输入图像分割成一系列图像块，然后将这些图像块展平并输入到嵌入层。
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SwinLSTM层接收嵌入后的图像块或前一层（Patch Merging或Patch Expanding）转换后的隐藏状态，并结合前一时间步的细胞和隐藏状态来提取时空表示。
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最后，重建层将时空表示解码生成下一帧。
创新点
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SwinLSTM单元：提出了一种新的循环单元，有效结合了Swin Transformer的全局空间建模能力和LSTM的时间序列建模能力。
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自注意力机制：使用自注意力机制代替传统的卷积操作，以捕获全局空间依赖性，这在传统的CNN中是难以实现的。
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架构设计：构建了一个以SwinLSTM单元为核心的预测网络，该网络能够同时有效地模拟空间和时间依赖性。
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无特定技巧：SwinLSTM在没有使用特定技巧的情况下，超越了现有的最先进方法，这表明了其方法的通用性和有效性。
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跨数据集验证：在多个数据集（Moving MNIST、Human3.6m、TaxiBJ和KTH）上进行了实验验证，证明了SwinLSTM的优越性能和泛化能力。
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性能提升：与ConvLSTM相比，SwinLSTM在预测精度上表现出显著提升，这强调了学习全局空间依赖性对于捕获时空依赖性的重要性。
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3、TCLN: A Transformer-based Conv-LSTM network for multivariate time series forecasting
方法：
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该论文提出了一种基于Transformer、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的新型模型，用于解决多变量时间序列预测(MTSF)问题
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模型首先通过提出的多核CNN模块提取空间特征向量
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然后，通过包含Transformer编码器层和LSTM网络的编码器层来充分提取时间信息，同时获得潜在的时空相关性
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为了提取更多的特征信息，模型堆叠了多个编码器层。
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最后，输出通过由ReLU激活函数和线性层组成的解码器层进行解码。
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为了提高模型的鲁棒性，还集成了一个自回归模型。
创 新点：
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多核CNN模块：与传统卷积层相比，多核CNN模块具有更深的感受野，能够提取变量间的更多空间信息。
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编码器层的结合：Transformer编码器层与LSTM网络的结合，不仅能够处理长序列输入，还能从输入顺序的角度有效获取时间信息。
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堆叠编码器层：通过堆叠多个编码器层，模型能够更充分地提取特征信息。
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自回归模型集成：自回归模型的加入，增强了模型对目标变量过去序列线性相关的提取能力，提升了预测精度。
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多变量时间序列预测：模型针对多变量时间序列预测任务进行了特别设计，能够处理复杂的非线性关系和长期依赖问题。
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多数据集验证：在包括经济、气候、能源和工业产品产量的四个数据集上验证了模型性能，证明了模型的泛化能力。
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长时域预测能力：模型在长时域预测任务上表现出色，能够满足实际应用中对长期预测的需求。
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