[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测 [推广有奖]

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南唐雨汐

发表于 2025-10-5 08:36:03 |AI写论文

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MATLAB
实现CNN-BiLSTM
卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
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卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）在多种领域的应用中取得了显著的成果。CNN主要用于图像处理和特征提取，而BiLSTM则在处理序列数据时表现出优异的性能，尤其在需要记忆长序列的任务中。随着深度学习技术的发展，结合CNN与BiLSTM的混合模型逐渐成为许多复杂任务的首选方案，特别是在多输入单输出回归预测中。
回归问题是预测连续值输出的任务，通常在金融市场预测、天气预测、股票趋势分析等领域中具有广泛应用。传统的回归方法往往依赖于手动特征提取和线性回归模型，存在对复杂非线性关系建模的局限。而深度学习算法，尤其是CNN与BiLSTM的结合，能够自动从输入数据中学习到特征，并有效捕捉序列数据中的时序依赖关系，因此在回归任务中表现出强大的优势。
CNN和BiLSTM结合的多输入单输出回归预测模型，通过CNN层进行特征提取，再通过BiLSTM层捕捉输入数据的时序 ...