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雷达卡
MATLAB
实现基于
BiLSTM-Adaboost-Attention
双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）优化自适应提升算法（
AdaBoost
）融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例
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多变量时序预测在工业生产、金融市场、气象预报、交通流量分析等领域具有极其重要的应用价值。随着传感器技术和数据采集手段的快速发展，海量多维时序数据不断涌现，这对预测模型提出了更高的准确性和稳定性要求。传统的时序预测方法如
ARIMA
、SVR等在处理复杂非线性、多变量的时序数据时表现有限，难以捕捉深层时序依赖关系和变量间复杂交互作用。近年来，深度学习模型尤其是长短期记忆网络（
LSTM
）因其对序列数据的强大建模能力，成为时序预测的主流技术。
双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）通过同时从正向和反向捕获序列信息，进一步提升了时序数据的表达能力。然而，单一神经网络模型易受过拟合影响，且在面对大规模复杂数据时，模型泛化能力不足。集成学习方法中的自适应提升算法（
AdaBoos ...
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