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雷达卡
MATLAB
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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随着信息技术的发展和数据采集手段的进步，各类数据在各个行业和领域中迅速增长。特别是在时间序列数据的应用中，金融市场、气象预测、交通流量、能源消耗等多个领域都积累了大量的时间序列数据。如何准确、有效地对这些数据进行分析和预测，已成为学术界和工业界亟待解决的难题。时间序列预测涉及到从历史数据中提取出潜在的规律，并利用这些规律进行未来趋势的预测。传统的时间序列预测方法，虽然在一定程度上取得了一些成功，但大多在处理复杂的非线性和长时依赖性问题时表现不佳。因此，如何通过更先进的机器学习算法来提高时间序列预测的准确性成为研究的热点。
卷积神经网络（
CNN）和双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）近年来已经在图像处理、自然语言处理等领域取得了优异的成绩。
CNN的优势在于能够从局部特征中提取出复杂的模式，而
BiLSTM
则能够捕捉序列数据中的长期依赖关系。结合
CNN和BiLST ...
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