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随着人工智能技术的不断发展，神经网络模型在各个领域都取得了显著的成果。其中，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）是两种常用的神经网络模型。最近，研究人员将这两种模型结合起来，并引入了SE注意力机制，提出了一种新的区间概率预测算法流程——CNN-LSTM-Attention。
在传统的区间概率预测方法中，通常使用统计学方法或基于回归模型的方法。然而，这些方法往往无法捕捉到数据中的复杂关系，导致预测结果不准确。CNN-LSTM-Attention算法的提出正是为了解决这个问题。
首先，CNN-LSTM-Attention算法利用CNN来提取输入数据的特征。CNN是一种专门用于图像处理的神经网络模型，通过卷积操作可以有效地捕捉到图像中的局部特征。在CNN的基础上，LSTM模型被引入用于处理时间序列数据。LSTM具有记忆单元和门控机制，可以有效地捕捉到时间序列数据中的长期依赖关系。
接下来，SE注意力机制被引入到CNN-LSTM模型中。SE注意力机制可以根据输入数据的重要性自适应地调整特征图的权重。通过引入SE注意力机制，CNN-LSTM模型可以更好地关注输入数据中的关键信息，提高模型的预测性能。
最后，CNN-LSTM-Attention算法通过softmax函数将预测结果转化为概率分布。这样，我们可以得到一个区间概率预测的结果，而不仅仅是一个点预测。这种概率分布的输出可以更好地反映出模型的不确定性，提高了模型的可靠性。
总的来说，CNN-LSTM-Attention算法是一种基于卷积-长短期记忆神经网络结合SE注意力机制的区间概率预测算法。通过将CNN和LSTM模型结合起来，并引入SE注意力机制，该算法能够更好地捕捉到输入数据中的复杂关系，提高预测的准确性。这种算法的应用潜力非常广泛，可以在各个领域中用于区间概率预测任务，如金融市场预测、天气预测等。相信随着进一步的研究和发展，该算法将在未来取得更加出色的成果。
[1]张昱,陈广书,李继涛,等.基于Attention机制的CNN-LSTM时序预测方法研究与应用[J].内蒙古大学学报：自然科学版, 2022.
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