目录
Matlab实现BO-Transformer-BiLSTM多变量时间序列预测的详细项目实例 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 1
项目挑战 2
项目特点与创新 3
项目应用领域 3
项目效果预测图程序设计 4
项目模型架构 4
项目模型描述及代码示例 5
项目模型算法流程图设计（概览） 6
项目目录结构设计及各模块功能说明 8
项目部署与应用 9
项目扩展 11
项目应该注意事项 13
项目未来改进方向 14
项目总结与结论 15
程序设计思路和具体代码实现 16
第一阶段：环境准备 16
第二阶段：设计算法 18
第三阶段：构建模型 20
第四阶段：评估模型性能 20
第五阶段：精美GUI界面 22
第六阶段：防止过拟合 26
完整代码整合封装 28
时间序列预测是一种常见的应用领域，在各行各业都有广泛应用，例如在金融市场、气象预报、医疗健康、能源管理等领域都需要依赖准确的时间序列预测来做出决策。特别是在多变量时间序列数据的情况下，预测任务变得更加复杂，因为数据维度增多，且不同变量之间往往存在相互影响和长期依赖关系。为了提高多变量时间序列预测的准确性，深度学习方法逐渐被应用于该任务中，尤其是
Transformer和BiLSTM模型，这些方法在捕捉时间序列数据中的复杂模式和长期依赖关系方面具有显著优势。
Transformer模型
自从在自然语言处理领域取得成功后，已经被广泛应用于时间序列预测。Transformer的核心优势在于其
自注意力机制
，能够在处理输入数据时，不同时间步之间的依赖关系能够通过权重动态学习，因此具有优于传统模型的建模能力。然而，单独的Transformer模型可能会在处理多变量数据时面临一定的局限，特别是在序列之间的双向依赖关系建模上可能不够充分。
为了解决这个问题，本项目将结合**BiLSTM（双 ...