MATLAB
实现基于
BKA-CNN-BiLSTM
黑翅鸢优化算法（
BKA）优化卷积双向长短期记忆神经网络进行多变量时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着信息技术的高速发展和物联网、人工智能等技术的广泛应用，海量多维时间序列数据的获取变得越来越普遍。多变量时间序列数据涵盖了多个相关变量在时间维度上的连续变化，广泛存在于金融市场、气象预测、工业设备监控、交通流量分析等多个领域。如何精准地对这些多变量时间序列进行建模与预测，成为现代数据科学与智能计算领域的重要研究方向。
多变量时间序列预测的核心难点在于数据的复杂性与动态变化规律。不同变量之间存在复杂的非线性关联，时间序列数据中包含大量噪声、不确定性及异构性，且其时序依赖关系表现出较强的长短期特征。传统统计方法如ARIMA、VAR等难以有效捕捉非线性关系和长远依赖性，导致预测精度受限。
近年来，深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），在时间序列分析领域展现出强大的建模能力。CNN能够高效提取局部时序特征，捕获短期动态模式，而LSTM擅长捕捉长期依赖关系，防止梯度消失问题。结合双向LSTM（BiLS ...