Python
实现基于
BiLSTM-Transformer
双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）结合Transformer
编码器进行多输入多输出时间序列预测的详细项目实例
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在现代数据驱动的社会中，时间序列数据无处不在，从金融市场的股价波动到工业设备的传感器数据，从气象监测到交通流量预测，这些数据形式多样且变化复杂。时间序列预测作为数据科学和人工智能领域的重要研究方向，致力于利用历史数据规律对未来趋势进行准确的推断。随着深度学习技术的迅猛发展，传统的时间序列模型如ARIMA和指数平滑方法逐渐被基于神经网络的模型所取代，尤其是在处理非线性和复杂依赖关系时表现卓越。
双向长短期记忆网络（BiLSTM）因其能够同时捕捉序列的过去和未来信息而被广泛应用于时间序列分析，它通过两个相反方向的LSTM层对数据进行编码，增强了模型对时序上下文的理解能力。然而，单纯依赖BiLSTM难以充分挖掘序列中长距离的依赖关系，这在多变量复杂系统的预测中尤为突出。为解决这一瓶颈，Transform ...