Python
实现基于
BiLSTM-Adaboos
双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）结合自适应提升算法（
AdaBoost
）进行回归预测的详细项目实例
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近年来，随着数据量的爆炸性增长和计算能力的显著提升，时间序列数据和序列依赖性数据的处理成为众多领域研究的重点。长短期记忆网络（LSTM）作为一种特殊的循环神经网络，因其在捕获长期依赖关系方面的优势，已广泛应用于金融预测、气象预报、智能制造等领域。然而，传统单向LSTM在某些场景下仍存在信息利用不足的问题，特别是对序列前后双向依赖关系的捕获不够充分。为此，双向LSTM（BiLSTM）通过同时利用序列的正向和反向信息，有效提升了模型对序列特征的感知能力，从而增强了预测准确性。
另一方面，尽管深度学习模型在特征提取上表现卓越，但其单模型往往在泛化能力和鲁棒性上存在不足。集成学习方法，尤其是自适应提升算法（AdaBoost），通过组合多个弱学习器，能够显著提升整体模型的预测性能和稳定性。AdaBoost通过迭代调整样本权 ...