MATLAB
实现基于
TCN-BiLSTM
时间卷积神经网络结合双向长短期记忆网络进行多变量时序预测的详细项目实例
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随着大数据和人工智能技术的快速发展，多变量时间序列预测在金融市场、气象预报、能源管理、工业控制等领域扮演着越来越重要的角色。多变量时序数据通常包含多个相关联的信号，如何准确捕捉变量间复杂的非线性动态关系，成为预测模型设计的核心难题。传统的统计模型如
ARIMA
、VAR等在处理高维非线性问题时表现有限，难以适应现代复杂环境下的时序数据需求。
深度学习模型尤其是循环神经网络（
RNN）及其变种长短期记忆网络（
LSTM
）因其强大的序列建模能力，在时间序列预测中取得了显著进展。然而，单纯的
LSTM
网络存在训练效率低、对长序列依赖捕捉能力不足的问题。时间卷积网络（
TCN）作为一种基于卷积操作的序列建模方法，通过扩张卷积和因果卷积设计，能够并行处理长序列，且训练更稳定。将
TCN与双向LSTM
结合，可以有效融合局部时间特征和全局双向序列依赖，提升预测准确 ...