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雷达卡
Python
实现基于
CNN-BiLSTM
卷积双向长短期记忆神经网络进行时间序列预测的详细项目实例
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随着信息技术的飞速发展，数据采集能力不断提升，时间序列数据在金融市场、气象预测、工业监控、智能交通、医疗健康等领域呈现出爆炸式增长。时间序列预测作为数据分析的重要分支，旨在通过对历史时序数据的规律挖掘，预测未来的趋势和波动，辅助决策和风险管理。传统统计方法如ARIMA、指数平滑等在处理线性关系时表现较好，但面对复杂的非线性、多维、多尺度时间序列时往往力不从心。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）相结合的模型，在序列特征提取和时序依赖建模方面展现出卓越性能，成为时间序列预测领域的研究热点。
卷积神经网络通过局部感受野和权值共享机制，能够高效捕获局部时序数据的时间和空间特征；而长短期记忆网络（LSTM）通过门控结构有效解决了传统RNN的梯度消失和爆炸问题，能够捕捉长距离时间依赖。双向LSTM（BiLSTM）在此基础上同时考虑正向和反向时 ...
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