MATLAB
实现基于
MLR-BiLSTM
多元线性回归
(MLR)
结合双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）进行多变量时间序列预测的详细项目实例
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在现代数据驱动的时代背景下，时间序列数据在各行各业中广泛存在且价值巨大。特别是多变量时间序列数据，因其能够同时反映多个变量之间的动态关联和变化趋势，成为预测与决策分析的重要基础。例如，金融市场中股票价格、交易量与宏观经济指标的联动，气象领域中温度、湿度、风速等气象变量的协同变化，以及工业生产中多传感器数据的联合监测，都离不开对多变量时间序列的精准预测。随着物联网、智能制造及大数据技术的发展，多变量时间序列数据的规模和复杂度不断攀升，传统基于单变量或简单模型的预测方法逐渐显露局限，难以捕捉数据中潜藏的复杂非线性关系和时序依赖特征。
针对这一需求，融合统计学多元线性回归（MLR）与深度学习中的双向长短期记忆网络（BiLSTM）模型成为一种前沿且实用的多变量时间序列预测方法。多元线性回归能够有效揭示变量间的线性相关性，为模型提供 ...