Matlab
实现基于
BO贝叶斯优化
Transformer
结合BiLSTM
双向长短期记忆神经网络时间序列预测的详细项目实例
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随着科技的不断进步，数据处理和机器学习技术在各个领域的应用越来越广泛，特别是在时间序列预测方面。时间序列预测作为一种重要的统计分析方法，广泛应用于金融、能源、气象等多个领域，用于预测未来趋势和制定决策。然而，传统的时间序列预测方法在处理复杂非线性关系、多变量依赖和大规模数据时存在较大局限性。近年来，深度学习技术的发展为时间序列预测问题提供了新的解决思路，尤其是Transformer和BiLSTM（双向长短期记忆神经网络）在捕捉时间序列数据中的长短期依赖关系方面表现出了优异的性能。
Transformer作为一种基于自注意力机制的模型，具有并行处理的优势，能够有效地捕捉序列中的远程依赖关系。而BiLSTM则通过前向和反向的双向信息传递，更加全面地捕捉序列中的时序依赖性。结合这两者的优势，不仅能够提升预测精度，还能够加快计算速度，减少对数据的依赖 ...