Attention-LSTM模型分为输入层、LSTM 层、Attention层、全连接层、输出层五层。LSTM 层的作用是实现高层次特征学习；Attention 层的作用是突出关键信息；全连接层的作用是进行局部特征整合，实现最终的预测。

        这里解决的问题是：使用Attention-LSTM模型进行数据的预测。完整的代码在文末展示。

        LSTM 单元内部引入了门的机制来做到信息的保护和控制，包括遗忘门、输入门和输出门。其中，输入门用于控制记忆单元更新的信息量；遗忘门用于控制前一时刻记忆单元信息被保留的量；输出门用于控制输出至下一隐藏状态的信息量；Cell 则通过控制不同的门实现信息的存储与删除。

inputs = tf.constant(x, dtype=tf.float32, shape=[1, 30025, 16])
# print("输入：", inputs.shape)
# print("输入：", inputs)
lstm = tf.keras.layers.LSTM(4, return_sequences=True)
output = lstm(inputs)
# print("LSTM特征提取结果：", output)#LSTM特征提取结果
###############################LSTM

        将LSTM层的输出向量做为 Attention 层的输入。注意力机制的本质为计算某一特征向量的的加权求和。本文采用的是乘法注意力机制中的 Scaled Dot-Product Attention 方法，其计算主要分为 3 个步骤：

        1. 将 query 和每个 key 进行点积计算得到权重

        2. 使用 Softmax 函数对权重归一化处理。

        3. 将权重和对应的 value 加权求和获得 Attention。

        综上所述，Attention 层输出的计算公式如下：

        其中，Q 为查询向量序列、k 为键向量序列、V 为值向量序列、dk 为 Q、K、V 向量的维度。Q、K、V 的计算方法如下所示：

def softmax(x):x_exp = np.exp(x)# 如果是列向量，则axis=0x_sum = np.sum(x_exp, axis=0, keepdims=True)s = x_exp / x_sumreturn swq = np.array([[0.2, 0.2, 1, 0], [0.3, 0.2, 0.3, 1], [1, 0, 1, 0.1], [0.1, 0, 1, 1]])
wk = np.array([[0.3, 0, 1, 0], [0.3, 1, 0, 1], [1, 0, 1, 0], [1, 0.1, 0, 1]])
wv = np.array([[1, 0, 0.5, 0], [0, 1, 0.2, 1], [1, 0, 1, 0], [0.1, 1, 0.1, 0]])  # 权重矩阵
x = output.numpy()[0]
q = np.dot(x, wq)
# print(q)
k = np.dot(x, wk)
v = np.dot(x, wv)a = 0
attention = []while (a < 30025):temp1 = np.dot(q[a], k[a].T)temp2 = softmax(temp1) / 2temp3 = np.dot(temp2, v[a])attention.append(temp3)a = a + 1
# print("attention输出",attention)#attention层输出
#################################Attention

        将注意力机制层的输出结果做为全连接层的输入，并将每次输入对应的归一化之后的对地速

度引入，训练模型。故全连接层有 4 个输入。全连接层的输出，也就是整套模型的输出为一个元素，即归一化后的预测值。将其反归一化后即可得出预测结果。

        全连接层设计了3个神经元，学习率0.05。具体的实现参考了下面文章中的内容。Python神经网络编程（三）之教你制作最简单的神经网络_秦俢的博客-CSDN博客_python神经网络编程https://blog.csdn.net/weixin_38244174/article/details/85243449        全连接层的python实现如下：

def re(x):s = 15.1 * x + 1.6return sinput_nodes = 4
hidden_nodes = 3
output_nodes = 1learning_rate = 0.005n = test.neuralNetwork(input_nodes, hidden_nodes, output_nodes, learning_rate)a = 0
while (a < 30025):n.train(attention[a], sog[a])a = a + 1# 训练
a = 0
wucha = 0
yc = []
while (a < 30025):#平均误差率计算yuce = n.query(attention[a])yc.append(yuce)wucha = wucha + math.fabs(re(yuce) - re(sog[a])) / (re(sog[a]) + 0.0001)  # 防止分母为0 加的数字很小不影响print(a, re(yuce), re(sog[a]), math.fabs(re(yuce) - re(sog[a])) / (re(sog[a]) + 0.0001))a = a + 1# 测试#################################结束

解释代码的含义。attention数组为attention层的输出结果，一共30025条数据，每条数据4个特征。sog是实际结果的向量，共30025个数据，即期望的输出结果。第一个while循环的目的是对模型进行训练。train是定义的训练函数。

yc数组为全连接层的输出向量，也就是整个Attention-LSTM模型的输出，即预测值。要注意yc，sog，attention数组均为归一化之后的数据。

test.neuralNetwork即为上面引用的文章中的class neuralNetwork。由于本人在实现时将这个类放在了test.py文件中，因此写成test.neuralNetwork。要记得在一开头引用test.py文件，即import test。

第二个while循环用来计算误差，由于几个数组均为归一化之后的数据，故计算误差率的时候要进行反归一化。为防止0在分母，要在分母处加上一个特别小的数。

5.Attention-LSTM模型python实现的完整代码

import math
import random
import keras
import numpy
import numpy as np
import tensorflow as tf
import csv
import os
import scipy.special
import test#此处引用的文件里是全连接层的实现内容，即neuralNetwork类
import timeimport matplotlib.pyplot as plt
start=time.time()
def softmax(x):x_exp = np.exp(x)# 如果是列向量，则axis=0x_sum = np.sum(x_exp, axis=0, keepdims=True)s = x_exp / x_sumreturn sdef re(x):s = 15.1 * x + 1.6return sos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'x = []
with open("xxxx.csv", "r") as csvfile:#此处csv文件保存的是输入特征归一化之后的数据，即自变量reader = csv.reader(csvfile)print(type(reader))for row in reader:# print(row)x.append(row)for i in range(len(x)):for j in range(len(x[i])):x[i][j] = float(x[i][j])# 字符串转为数字 此处取出的数据为字符串，要转化为数字
##############################取数据
inputs = tf.constant(x, dtype=tf.float32, shape=[1, 30025, 16])# print("输入：", inputs.shape)
# print("输入：", inputs)
lstm = tf.keras.layers.LSTM(4, return_sequences=True)
output = lstm(inputs)
# print("LSTM特征提取结果：", output)#LSTM特征提取结果
###############################LSTM
wq = np.array([[0.2, 0.2, 1, 0], [0.3, 0.2, 0.3, 1], [1, 0, 1, 0.1], [0.1, 0, 1, 1]])
wk = np.array([[0.3, 0, 1, 0], [0.3, 1, 0, 1], [1, 0, 1, 0], [1, 0.1, 0, 1]])
wv = np.array([[1, 0, 0.5, 0], [0, 1, 0.2, 1], [1, 0, 1, 0], [0.1, 1, 0.1, 0]])  # 权重矩阵
x = output.numpy()[0]
q = np.dot(x, wq)
# print(q)
k = np.dot(x, wk)
v = np.dot(x, wv)a = 0
attention = []while (a < 30025):temp1 = np.dot(q[a], k[a].T)temp2 = softmax(temp1) / 2temp3 = np.dot(temp2, v[a])attention.append(temp3)a = a + 1
# print("attention输出",attention)#attention层输出
#################################Attention
sog = []  # 取出归一化后的全连接层
with open("xxx.csv", "r") as csvfile:#此处取出的是实际值，即理想的输出目标reader = csv.reader(csvfile)sog = [row[0] for row in reader]for i in range(len(sog)):sog[i] = float(sog[i])
# print(sog)
#################################全连接层
input_nodes = 4
hidden_nodes = 3
output_nodes = 1learning_rate = 0.005n = test.neuralNetwork(input_nodes, hidden_nodes, output_nodes, learning_rate)
print(attention[0], sog[0])
a = 0
while (a < 30025):n.train(attention[a], sog[a])a = a + 1# 训练
a = 0
wucha = 0
yc = []
while (a < 30025):yuce = n.query(attention[a])yc.append(yuce)wucha = wucha + math.fabs(re(yuce) - re(sog[a])) / (re(sog[a]) + 0.0001)  # 防止分母为0 加的数字很小不影响print(a, re(yuce), re(sog[a]), math.fabs(re(yuce) - re(sog[a])) / (re(sog[a]) + 0.0001))a = a + 1# 测试#################################结束
end=time.time()
print(end-start)#计算了运行时间

此模型最复杂的是模型中各个参数的选取，只能靠手动调试。本文题的输入特征数为16个，输出为1个。部分参数的选择如下所示：

三个权重矩阵的选取如下：

        最终的平均预测误差为10%左右，如果参数继续优化，误差会更小。