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雷达卡
MATLAB
实现CNN-BiLSTM
卷积神经网络结合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
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随着人工智能技术的不断发展，深度学习成为解决实际问题的一个重要工具。在许多领域，特别是金融、气象预测、医疗诊断等领域，时间序列数据的分析和预测变得尤为重要。为了提高预测的准确性，近年来越来越多的混合模型被提出，其中将卷积神经网络（
CNN）与长短期记忆网络（
LSTM
）结合的模型得到了广泛应用。
CNN擅长从原始数据中提取特征，而
LSTM
能够处理时间序列数据中的长期依赖关系。将这两种技术结合使用，能够有效地提高模型的预测性能。
CNN-BiLSTM
（卷积神经网络与双向长短期记忆神经网络结合）是一种新型的混合模型，它将
CNN用于特征提取，
BiLSTM
（双向LSTM
）用于捕捉时间序列数据的上下文信息。
BiLSTM
能够同时从序列的正向和反向学习信息，进一步提高预测精度。该模型在处理多输入单输出的回归预测任务时，表现出优越的性能，尤其适用于处理包含 ...
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