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雷达卡
MATLAB
实现BO-CNN-BiLSTM
贝叶斯优化算法（
BO）优化卷积双向长短期记忆网络数据回归预测的详细项目实例
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贝叶斯优化算法（
Bayesian Optimization, BO
）近年来被广泛应用于高维、非凸和计算昂贵的优化问题，尤其适合用于目标函数计算代价较高的情况。卷积神经网络（
CNN）与双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）的结合，近年来在数据回归预测任务中取得了显著的效果，尤其是在序列数据建模和特征提取方面表现突出。将贝叶斯优化算法应用于卷积双向长短期记忆网络（
BO-CNN-BiLSTM
）中的超参数调优，不仅能够提升模型的预测性能，而且能显著减少模型训练的计算成本。
随着数据量的不断增长和机器学习技术的发展，卷积神经网络（
CNN）因其优秀的特征学习能力在图像、时间序列数据等领域得到广泛应用，而长短期记忆网络（
LSTM
）在时间序列数据的处理和预测中，具有处理长序列和捕捉时间依赖的优势。双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）在此基础上进一步 ...
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