Python
实现基于
BO-CNN
贝叶斯算法（
BO）优化卷积神经网络进行时间序列预测
的详细项目实例
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时间序列预测作为数据科学与人工智能领域中的重要研究方向，广泛应用于金融市场分析、气象预报、工业生产监控、能源负荷预测等多个实际场景。随着数据量的持续增加及复杂度提升，传统的统计方法在捕捉时间序列数据的非线性和复杂模式方面逐渐显现出局限性。卷积神经网络（CNN）因其在图像处理领域的突出表现，被引入时间序列预测中，以利用其强大的特征提取能力对时间序列数据进行自动特征学习。然而，CNN的性能高度依赖于网络结构和超参数的设计，若设计不合理，模型可能陷入局部最优或过拟合，导致预测效果不佳。
贝叶斯优化（Bayesian Optimization，简称BO）作为一种高效的黑箱优化方法，能够在有限的计算资源下，通过建立代理模型（通常为高斯过程）对超参数空间进行智能搜索，显著提升模型调优效率和性能。将BO与CNN结合，旨在通过自动化的超参数调优，克服手动调参的低效和主观性，提高时间 ...