MATLAB
实现基于
NGO-BiLSTM
北方苍鹰优化算法
(NGO)
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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多变量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，已广泛应用于金融市场分析、气象预报、智能制造、医疗监测等诸多关键领域。不同于单变量时间序列，现实世界中的数据往往涉及多个变量的联动关系，这些变量之间存在复杂的时序依赖和相互影响，直接影响预测模型的准确性和鲁棒性。传统时间序列预测方法如ARIMA、SVR等，因其线性假设和局限性，难以有效捕捉多变量数据中的非线性动态特征。随着深度学习的发展，尤其是循环神经网络（RNN）及其改进型长短期记忆网络（LSTM）的兴起，时间序列预测技术获得了质的飞跃，能够更好地挖掘序列中的长短期依赖关系。
双向长短期记忆网络（BiLSTM）作为LSTM的拓展，通过在时间维度上同时捕获过去与未来的信息，提高了模型对时间序列数据时序特征的感知能力，显著提升了预测效果。然而，深度神经网络的训练 ...