MATLAB
实现基于
DBO-CNN-BiLSTM
蜣螂优化算法（
DBO）优化卷积双向长短期记忆神经网络进行多变量时序预测的详细项目实例
项目背景介绍
多变量时序预测问题广泛存在于多个领域，包括经济学、气象学、能源管理、交通流量预测等。在这些领域中，预测未来的系统行为往往需要利用历史数据进行推测，涉及到多个变量的时序变化和相互依赖关系。传统的时间序列预测方法（如ARIMA、指数平滑法等）虽然在某些简单情境下取得了一定的成功，但在面对复杂、多变量、大规模数据时，往往表现出一定的局限性。为了克服这些局限性，近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的结合，已经成为一种有效的解决方案。
其中，CNN被广泛应用于图像处理领域，但其优越的局部特征提取能力也使其能够有效处理时序数据。而LSTM通过其独特的门控机制，可以有效地解决传统RNN在处理长时间序列时出现的梯度消失和爆炸问题，尤其适合处理具有长期依赖关系的时序数据。更进一步，BiLSTM（双向LSTM）模型通过同时从前向和反向两个方向建模序列数据，进一步增强了模型的表现力。
为了进一步优化CNN-BiL ...