MATLAB
实现基于
MLR-NGO-BiLSTM
多元线性回归
(MLR)
结合北方苍鹰优化算法
(NGO)
和双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）进行多变量时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
在当今大数据与人工智能飞速发展的时代，时间序列预测作为数据分析和决策支持的重要工具，已经在金融、气象、能源、医疗等多个领域扮演着核心角色。时间序列数据的多变量特性和复杂动态性使得传统的单一预测模型难以准确捕捉其内在规律和时序依赖。尤其是在多变量时间序列中，不同变量之间的相互影响以及时间维度上的非线性动态关系大大增加了预测的难度。为此，构建一种高效且准确的多变量时间序列预测模型，能够深入挖掘数据之间的复杂关系，并在实际应用中提供可靠的预测结果，成为研究的热点和难点。
多元线性回归（MLR）作为经典的统计分析方法，能够对多个自变量与因变量之间的线性关系进行建模，但面对复杂非线性时序数据时，性能明显受限。另一方面，深度学习中的双向长短期记忆网络（BiLSTM）具备捕捉长时间依赖关系和双向信息流的能力，适合处理时间序列数据的动态性和非线性特征。然而，深度学习模型通常依赖大量参数调优，容易陷入 ...