Python
实现BO-CNN-BiLSTM
贝叶斯优化算法（
BO）优化卷积双向长短期记忆网络进行数据回归预测的详细项目实例
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在数据驱动决策持续深化的时代，企业级回归预测任务从单一线性关系迅速演变为强非线性、长时间依赖并伴随噪声分布变化的问题场景。常见数据既包含局部空间结构（如多通道传感器在同一时刻的相关性、特征维上的邻域模式），也包含跨时间序列的远距依赖（如季度性、节律性与突发事件带来的记忆效应）。卷积神经网络擅长提取局部模式与多尺度感受野，双向长短期记忆网络善于捕捉双向时间依赖与门控机制下的长程信息保留，两者融合能够在回归场景中同时兼顾局部细节与全局动态。然而，模型性能的关键还取决于超参数的精细配置，例如卷积核大小、层数、隐藏单元数、学习率、正则化强度、序列窗口长度、丢弃率等，这些超参数之间存在非凸、非线性甚至条件依赖关系，靠经验或网格/随机搜索往往代价高昂且难以稳定达到最优组合。
贝叶斯优化提供了一条更加数据高效的超参寻优 ...