MATLAB
实现Bayes
贝叶斯优化
LSTM(
长短期记忆神经网络
)时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
在现代社会中，时间序列预测被广泛应用于金融、气象、经济、交通等领域。随着大数据时代的到来，传统的时间序列预测方法已经无法满足日益增长的复杂性和多样性的需求。尤其是对于非线性和长时依赖性的时间序列，经典的ARIMA等线性模型往往表现出较差的预测效果。为了应对这一挑战，深度学习技术应运而生，尤其是长短期记忆神经网络（LSTM）由于其优秀的处理长时依赖的能力，成为了时间序列预测任务中的一个重要工具。然而，LSTM网络的训练过程需要精细的超参数调优，这一过程通常依赖于经验和手动调整，效率低且易受局部最优影响。
为了进一步提升LSTM网络的预测精度并加速模型的优化过程，贝叶斯优化作为一种基于概率的优化方法，提供了有效的解决方案。贝叶斯优化通过构建代理模型（如高斯过程回归模型）来预测目标函数，并通过探索-利用平衡的策略进行高效的超参数搜索。贝叶斯优化能够根据历史评估结果来调整搜索空间，减少了计算成本，同时能够避免陷入局部最优。将贝叶斯优化与LSTM结合，不仅可以提高预测精度，还能够 ...