Matlab
实现基于
BiLSTM-Adaboost
双向长短期记忆神经网络结合
Adaboost
集成学习回归预测的详细项目实例
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在数据科学和机器学习的快速发展背景下，长短期记忆（
LSTM
）神经网络作为一种有效的时序数据建模工具，广泛应用于时间序列预测、自然语言处理和其他领域。
BiLSTM
（双向LSTM
）网络通过从两个方向进行信息处理，能够捕捉到更多的时序特征。然而，单纯依赖
BiLSTM
在复杂问题上可能仍然面临一定的性能瓶颈，尤其是在对噪声数据进行建模时，
BiLSTM
的泛化能力可能受到限制。为了进一步提升模型性能，集成学习方法如
AdaBoost
被提出。
AdaBoost
通过对多个基学习器的加权组合，显著提高了模型的准确性和鲁棒性。
本项目旨在通过结合
BiLSTM
和AdaBoost
，构建一个强大的回归预测模型。
BiLSTM
作为基础模型，主要用于捕捉时序数据的时间依赖性和非线性特征；而
AdaBoost
则在此基础上通过集成多个弱学习器， ...