发帖
雷达卡
Python实现基于SAO-BiLSTM雪消融优化算法（SAO）优化双向长短期记忆网络
（BiLSTM）进行数据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，GUI设计和代码详解）
当前数据驱动技术在工业、金融、医疗、交通等多个领域蓬勃发展，回归预测作为其中重要的分析手段，承担着关键任务。多输入单输出的回归问题常见于复杂系统建模中，涉及多个影响因素协同作用对目标变量的预测。例如，气象预测需考虑温度、湿度、风速等多变量对降水量的影响，电力负荷预测中需要融合多种传感器数据进行精准预测。传统的回归模型难以捕捉多输入数据间复杂的时序依赖和非线性关系，限制了预测精度和泛化能力。
深度学习，特别是循环神经网络（RNN）及其变种长短期记忆网络（LSTM），因其优越的序列信息捕捉能力，成为时序数据建模的主流工具。双向LSTM（BiLSTM）进一步通过正反向信息流提升了对时间序列的理解能力，尤其适合多输入数据中的复杂时序模式。然而，BiLSTM的性能高度依赖网络结构参数及训练过程的超参数设置，如学习率、隐藏单元数和优化器配置 ...
京公网安备 11010802022788号
