液体神经网络LNN-Attention创新结合——基于液体神经网络的时间序列预测(PyTorch框架)

1.数据集介绍

**ETT(电变压器温度):**由两个小时级数据集(ETTh)和两个 15 分钟级数据集(ETTm)组成。它们中的每一个都包含 2016 年 7 月至 2018 年 7 月的七种石油和电力变压器的负载特征。

**traffic(交通) :**描述了道路占用率。它包含 2015 年至 2016 年旧金山高速公路传感器记录的每小时数据

**electrity(电力):**从 2012 年到 2014 年收集了 321 个客户每小时电力消耗。

**exchange_rate(汇率):**收集了 1990 年至 2016 年 8 个国家的每日汇率。

**Weather:**包括 21 个天气指标,例如空气温度和湿度。它的数据在 2020 年的每 10 分钟记录一次。

**ILLNESS:**描述了患有流感疾病的患者与患者数量的比率。它包括 2002 年至 2021 年美国疾病控制和预防中心每周数据。

数据集链接:

https://drive.google.com/drive/folders/1ZOYpTUa82_jCcxIdTmyr0LXQfvaM9vIy

参考文献:

[1]https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/16936

[2]https://www.nature.com/articles/s41597-022-01721-8

[3]https://www.nature.com/articles/s42256-022-00556-7

2.处理方法

(1)方法

·液体神经网络

Ramin Hasani 等人首次引入了液体时间常数网络Liquid Time-constant networks,这使得网络具有可变的非线性关系,而不是预先定义固定的非线性。随后,他们将这类LTC细胞应用于神经回路策略(NCP)架构中。

Liquid Neural Networks (LNNs) 是一种连续时间循环神经网络(CT-RNN),它们通过微分方程(ODE)来描述隐藏状态随时间的演化过程。在 LNNs 中,隐藏状态的导数和时间常数不是固定的,而是由神经网络动态生成的,这种机制被称为 Liquid Time Constant (LTC)。

而 CfC(Closed-form Continuous-depth)网络 是 LNNs 的一种高效实现方式。与传统 LNN(例如 LTC)通过数值求解器解 ODE 不同,CfC 使用了一个近似的闭式解(closed-form solution),这使得它在训练和推理过程中显著更快。在 CfC 中,隐藏状态 x(t)x(t)x(t) 在任意时间点 t的更新方式如下:

三个神经网络共享一个前馈骨干网络,它是由多个全连接层和非线性激活函数组成。然后分别接入三种不同的"头部",其中f的头是一个放射函数b+a(Δt),其中Δt是时间步长,a和b是由两层线性全连接层计算得出。g和h的头是使用tanh激活函数的全连接层。

·Attention机制

缩放点积Attention 是 Transformer 模型中的核心机制,能够高效捕获序列数据中的全局依赖关系。它的目标是基于查询(Query)、键(Key)和值(Value)之间的相似性计算加权输出。公式如下:

优势在于:全局信息建模,每个查询都能与所有键进行匹配,捕获序列的全局依赖。计算高效,点积操作简单且易于并行化。适应不同权重,Softmax 的归一化使模型能够灵活关注重要位置。

(2)实验结果

训练集、验证集和测试集划分设置为6:2:2。

注:需根据数据集的特征进一步探索最合适的参数组合,以提升模型性能。

本文方法ETTm1数据集**:**

本文方法ETTh1数据集**:**

3.代码下载

液体神经网络LNN-Attention创新结合------基于液体神经网络的时间序列预测(PyTorch框架)

代码结构清晰,注释加明,尊重原创成果,请勿随意转发,谢谢理解!!!

最后:

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