Python基于TensorFlow实现双向长短时记忆循环神经网络加注意力机制回归模型(BiLSTM-Attention回归算法)项目实战

说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解 ),如需数据+代码+文档+视频讲解 可以直接到文章最后关注获取。

1 . 项目背景

随着人工智能技术的不断进步,深度学习在处理序列数据方面展现了极大的潜力。特别是在需要理解和预测随时间演变的数据集时,诸如金融时间序列分析、自然语言处理、医疗信号处理等应用场景,传统的统计模型和机器学习方法往往难以满足需求。这是因为这些数据通常包含了复杂的长短期依赖关系,而这些关系对于准确预测未来趋势至关重要。

为了解决这些问题,研究人员提出了长短时记忆网络(LSTM),它是一种循环神经网络(RNN)的变体,专门设计用来捕捉长时间依赖性。然而,在一些情况下,单向LSTM可能无法完全利用序列数据的全部信息,特别是在需要同时考虑过去和未来信息的情境下。为了解决这个问题,双向LSTM(BiLSTM)被引入,它通过同时从前向和后向两个方向上处理序列数据,从而提高了模型的信息捕捉能力。

尽管BiLSTM已经在多个领域展示出优越的表现,但对于某些任务来说,模型不仅需要捕捉序列的整体模式,还需要能够关注到序列中最具影响力的片段。这就是注意力机制(Attention Mechanism)的作用所在。注意力机制使得模型能够自动地学习到输入序列中哪些部分最重要,并将更多的处理资源集中在这些部分上,从而进一步提高了模型的表达能力和预测精度。

本项目旨在开发一种结合了BiLSTM和注意力机制的回归模型。我们将使用TensorFlow框架来实现这一模型,并应用于具体的回归任务中,例如股市走势预测、天气预报等。通过整合BiLSTM的长期依赖捕捉能力和注意力机制的选择性聚焦能力,我们期望能够构建出一个更为精准且鲁棒性强的回归模型。此外,项目还将探讨不同超参数设置对模型性能的影响,并尝试优化模型结构以达到更好的预测效果。

本项目通过Python基于TensorFlow实现双向长短时记忆循环神经网络加注意力机制回归模型(BiLSTM-Attention回归算法)项目实战。

2 . 数据获取

本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据项统计如下:

|------------|--------------|------------|
| 编号 | 变量名称 | 描述 |
| 1 | x1 | |
| 2 | x2 | |
| 3 | x3 | |
| 4 | x4 | |
| 5 | x5 | |
| 6 | x6 | |
| 7 | x7 | |
| 8 | x8 | |
| 9 | x9 | |
| 10 | x10 | |
| 11 | y | 因变量 |

数据详情如下(部分展示):

3. 数据预处理

3.1 用P andas 工具查看数据

使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据:

关键代码:

3.2 数据缺失查看

使用Pandas工具的info()方法查看数据信息:

从上图可以看到,总共有11个变量,数据中无缺失值,共2000条数据。

关键代码:

3. 3数据描述性统计

通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。

关键代码如下:

4. 探索性数据分析

4 .1 y变量分布直方图

用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图:

4 .2 相关性分析

从上图中可以看到,数值越大相关性越强,正值是正相关、负值是负相关。

5. 特征工程

5.1 建立特征数据和标签数据

关键代码如下:

5.2 数据集拆分

通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%测试集进行划分,关键代码如下:

5.3 数据样本增维

数据样本增加维度后的数据形状:

6. 构建双向长短时记忆循环神经网络 加注意力机制 回归模型

主要使用BiLSTM-Attention回归算法,用于目标回归。

6. 1 构建模型

|------------|----------------------|---------------------------|
| 编号 | 模型名称 | 参数 |
| 1 | BiLSTM-Attention回归模型 | units=200 |
| 2 | BiLSTM-Attention回归模型 | epochs=150 |
| 3 | BiLSTM-Attention回归模型 | initializer=random_normal |

6. 2 模型摘要信息

6. 3 模型网络结构

6. 4 模型训练集测试集损失曲线图

7 . 模型评估

7.1评估指标及结果

评估指标主要包括R方、均方误差、解释性方差、绝对误差等等。

|----------------------|--------------|-------------|
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 |||
| BiLSTM-Attention回归模型 | R方 | 0.9801 |
| BiLSTM-Attention回归模型 | 均方误差 | 816.0066 |
| BiLSTM-Attention回归模型 | 解释方差分 | 0.9802 |
| BiLSTM-Attention回归模型 | 绝对误差 | 9.0797 |

从上表可以看出,R方分值为0.9801,说明模型效果比较好。

关键代码如下:

7.2 真实值与预测值对比图

从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致,模型效果良好。

8. 结论与展望

综上所述,本文采用了BiLSTM-Attention回归算法来构建回归模型,最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。

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