MATLAB
实现BO-BiLSTM
贝叶斯（
BO）优化双向长短期记忆神经网络时间序列预测的详细项目实例
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在当前快速发展的信息时代，时间序列预测作为数据分析中的一个关键任务，广泛应用于金融、经济、气象、健康等多个领域。随着数据量的增加和时间序列本身的复杂性，传统的时间序列预测方法（如ARIMA、SVR等）逐渐暴露出其局限性，无法有效应对大规模、非线性及高维的数据。为了提高预测准确性，近年来，深度学习技术被广泛应用于时间序列预测任务，尤其是长短期记忆网络（LSTM）
和双向长短期记忆网络（BiLSTM）等循环神经网络（RNN）模型，因其良好的时序数据建模能力，得到了广泛的关注。
然而，尽管BiLSTM在很多时间序列预测任务中表现出色，但在实际应用中，模型的性能仍然受到训练过程中的超参数选择、模型架构调整等因素的影响。为了解决这一问题，贝叶斯优化（Bayesian Optimization，BO）作为一种高效的全局优化方法，能够在较少的实验次数下找到最优的超参数组合，从而显 ...