MATLAB
实现基于
BO-CNN-BiLSTM-Multihead-Attention
贝叶斯优化算法（
BO）优化卷积双向长短期记忆网络融合多头注意力机制进行多变量回归预测的详细项目实例
项目背景介绍
近年来，随着人工智能和深度学习技术的迅猛发展，基于神经网络的多变量回归预测成为数据驱动决策的重要手段。传统的回归方法在面对高维复杂数据时往往表现有限，无法充分捕捉数据间复杂的时空关联性和非线性特征。卷积神经网络（
CNN）因其强大的局部特征提取能力，广泛应用于时序信号和图像数据处理中，而双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）则在序列数据的上下文信息捕获上表现优异。将二者结合，能够有效提升模型对时间序列中长短期依赖关系的学习能力。多头注意力机制通过引入多组注意力权重，可以更加全面地聚焦不同时间步和变量间的关联性，从而进一步提高预测准确率。
然而，深度网络结构设计与超参数选择的复杂性成为模型性能提升的瓶颈。贝叶斯优化（
BO）作为一种高效的黑盒优化策略，可以自动调节网络结构参数和训练超参数，避免传统网格搜索的计算资源浪费，显著提升模型训练效率和预测精度。结合
BO优化CNN-BiLST ...