Python
实现基于
BO-CNN-BiLSTM-MHA
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
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随着信息技术的迅猛发展和大数据时代的到来，多变量时间序列数据的预测在众多领域变得尤为关键。无论是金融市场的股票价格波动、工业制造过程的设备状态监测，还是环境气象的多因素变化预测，准确捕捉多变量数据之间复杂的时序关系与内在交互，对决策支持和系统优化起到决定性作用。传统的单变量预测模型往往难以满足现实中变量间复杂非线性依赖的需求，而多变量回归预测模型则能够有效整合多个时间序列的动态信息，显著提升预测精度和鲁棒性。
近年来，深度学习技术特别是循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）及其变种双向LSTM（BiLSTM）被广泛应用于时间序列分析。双向LSTM通过同时捕捉序列的前后信息，极大改善了单向模型的信息利用效率。另一方面，卷积神经网络（CNN）在提取局部时空特征方面展现出优异性能，特别适合处理序列中的局部模 ...