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一文搞懂 LSTM - Attention 多输出回归，小白也能轻松上手

news 2026/5/12 5:19:34

LSTM-Attention多输出回归基于长短期记忆神经网络(LSTM)结合注意力机制的数据多输出回归预测，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手 LSTM可以更换为BiLSTM,GRU(前选择) 需要加优化算法的也可以定制私我即可程序已经调试好，仅需根据需要修改outdim值(输出个数)替换数据集即可运行数据格式为excel非常简单好用 1、运行环境要求MATLAB版本为2019b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MBE、RMSE等，图很多，符合您的需要 3、代码中文注释清晰，质量极高 4、测试数据集，可以直接运行源程序。替换你的数据即可用

嘿，各位小伙伴！今天来给大家分享一个超实用的基于长短期记忆神经网络（LSTM）结合注意力机制的数据多输出回归预测项目，还贴心配备了 Matlab 代码，新手小白也能直接运行哦。

一、模型简介

LSTM（长短期记忆神经网络）
LSTM 是一种特殊的循环神经网络（RNN），它擅长处理时间序列数据，能够解决传统 RNN 中的梯度消失和梯度爆炸问题。它通过门控机制（输入门、遗忘门和输出门）来控制信息的流动，从而有效地记住长期依赖的信息。

注意力机制（Attention）
注意力机制就像是人的注意力一样，在处理数据时，它能让模型更加关注输入数据中对当前输出更重要的部分。结合 LSTM 使用，可以显著提升模型在复杂数据中的表现。

另外，如果大家想尝试不同的模型，LSTM 还可以很方便地更换为 BiLSTM 或者 GRU。BiLSTM 能同时从正向和反向处理序列数据，捕获更多的上下文信息；GRU 则是 LSTM 的轻量级变体，计算成本更低。

二、Matlab 代码解析

下面给大家展示一段简单的关键代码示例（假设是构建 LSTM 网络部分）：

% 创建LSTM层 numHiddenUnits = 100; layers = [... sequenceInputLayer(inputSize) lstmLayer(numHiddenUnits) fullyConnectedLayer(outdim) regressionLayer];

代码分析

sequenceInputLayer(inputSize)：这行代码创建了一个序列输入层，inputSize是输入数据的特征维度。它告诉模型输入数据是一个序列，每个时间步的特征数量为inputSize。
lstmLayer(numHiddenUnits)：这里创建了 LSTM 层，numHiddenUnits表示 LSTM 单元的数量。这个数量会影响模型的学习能力和复杂度，数量越多模型能学习到的特征越复杂，但也可能导致过拟合。
fullyConnectedLayer(outdim)：全连接层将 LSTM 层的输出映射到输出维度outdim，outdim就是我们要预测的输出个数，根据实际需求修改这个值就行。
regressionLayer：回归层用于输出回归预测值，适用于我们的多输出回归任务。

三、运行说明

运行环境
此程序要求 MATLAB 版本为 2019b 及其以上。确保你的 MATLAB 版本符合要求，不然可能会出现兼容性问题。
数据格式
数据格式为 excel，非常简单好用。仅需根据需要修改outdim值（输出个数）替换数据集即可运行。就像这样简单的操作，就能快速应用到自己的数据上啦。

四、评价指标

本项目的评价指标包括：R2、MAE、MBE、RMSE 等。R2 用于衡量模型的拟合优度，取值范围在 0 到 1 之间，越接近 1 表示模型拟合得越好；MAE（平均绝对误差）反映了预测值与真实值之间平均误差的大小；MBE（平均偏差误差）能看出预测值整体是偏高还是偏低；RMSE（均方根误差）对较大的误差给予更大的权重，能更好地反映预测值的离散程度。而且项目中图很多，能直观地展示这些指标的情况，完全符合大家做分析的需要。