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雷达卡
MATLAB
实现基于
CNN-BiLSTM
卷积神经网络结合双向长短期记忆网络进行多变量时序预测的详细项目实例
项目背景介绍
多变量时序预测在各类工程与商业领域中的应用越来越广泛，尤其在经济、金融、能源、交通等领域，能够为决策提供重要的参考信息。随着数据采集技术的进步和数据量的增加，传统的时序预测方法已经无法满足复杂数据建模的需求。近年来，深度学习方法逐渐成为解决此类问题的主流手段，尤其是卷积神经网络（
CNN）和长短期记忆网络（
LSTM
）的结合，已被证明能够有效地提升预测性能。
传统的时序预测模型通常是基于时间序列的自相关性进行建模，但这些方法对于复杂的、多变量的时序数据往往表现不佳。卷积神经网络（
CNN）通过卷积核对输入数据进行特征提取，能够自动捕捉数据中的重要信息，尤其适合用于处理大规模的、多维度的数据。而
LSTM
作为一种能有效处理长序列依赖的网络架构，对于时序数据的时变性与趋势性具有强大的建模能力。结合
CNN和BiLSTM
（双向长短期记忆网络）则能够发挥各自的优势，适应更加复杂的数据关系，因此为多变量时序预测问题提供了一种非常有效的解决方案。
在多变量时序预测中 ...
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