基于LSTM与Transformer融合架构的通信噪音时序预测模型对比研究_长短期记忆网络_注意力机制_深度学习_多模型性能评估_时序依赖捕捉_全局特征提取_融合模型优化_通信信号.zip

上传者: gaoxu666666 | 上传时间: 2025-11-04 18:56:10 | 文件大小: 64KB | 文件类型: ZIP
在本研究中,提出了一个基于长短期记忆网络(LSTM)和Transformer模型融合的新型通信噪音时序预测模型。该模型的提出主要是为了解决通信系统中噪音预测的难题,通过将两种深度学习架构的优势进行整合,旨在提升噪音时序数据的预测准确度。 LSTM网络以其在处理时序数据方面的出色性能而广受欢迎。LSTM能够捕捉序列数据中的长期依赖关系,这对于噪音预测来说至关重要,因为通信信号的噪音往往具有复杂且连续的时间特性。LSTM通过其特有的门控机制(输入门、遗忘门和输出门)有效地解决了传统循环神经网络(RNN)在长序列学习上的梯度消失和梯度爆炸问题,进而能够更加精确地建模和预测噪音变化。 而Transformer模型则代表了另一种处理序列数据的先进技术。它首次由Vaswani等人提出,完全摒弃了传统的递归结构,转而采用自注意力(self-attention)机制来处理序列数据。这种机制使得模型可以并行处理序列中的任意两个位置,极大提升了计算效率,并且增强了对序列中全局依赖关系的捕捉能力。Transformer的这种处理方式,为噪音时序数据的特征提取提供了新的可能性,尤其是对于那些需要理解全局上下文信息的复杂噪声场景。 研究将LSTM的时序依赖捕捉能力和Transformer的全局特征提取能力进行了有效的融合。在这种融合架构下,模型不仅能够保持对序列长期依赖的学习,还能够并行地处理和提取序列中的全局特征,从而提高了噪音预测模型的鲁棒性和准确性。在进行多模型性能评估时,该融合模型展现出优异的性能,明显优于单独使用LSTM或Transformer模型的预测结果。 此外,研究还涉及了多模型性能评估,对融合模型和其他主流的深度学习模型进行了比较分析。通过一系列实验验证了融合模型在各种评估指标上的优越性,如均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R^2)等。这些评估结果进一步证实了模型融合策略的有效性,为通信系统中的噪音预测问题提供了一个可靠的技术方案。 在通信信号处理领域,噪音是一个长期存在的挑战,它会严重影响信号的传输质量和通信的可靠性。准确预测通信信号中的噪音变化对于提前采取措施减轻干扰具有重要意义。本研究提出的基于LSTM与Transformer融合架构的通信噪音时序预测模型,在这一领域展示了巨大的潜力和应用价值。 本研究工作不仅在技术上实现了LSTM和Transformer的深度融合,而且在实际应用中展示了通过融合模型优化提升通信系统性能的可能。这项研究工作为通信噪音预测问题提供了一个新颖的解决方案,并且对于其他需要处理复杂时序数据预测任务的领域也具有重要的参考价值。

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