Matlab
实现BiTCN-BiLSTM-Attention
双向时间卷积双向长短期记忆神经网融合注意力机制多变量回归预测的详细项目实例
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多变量回归预测作为机器学习和深度学习领域中的关键问题之一，广泛应用于时间序列预测、金融市场分析、环境监测等领域。为了提升回归模型的预测准确性与稳定性，结合时序信息的处理能力和不同特征的提取能力，开发更为复杂的模型体系显得尤为重要。
BiTCN-BiLSTM-Attention
融合了双向时间卷积网络（
BiTCN
）、双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）以及注意力机制（
Attention
），这种结构通过多层次、多维度的建模方式，能够处理多变量复杂数据，挖掘潜在的非线性关系，提升回归预测的效果。
双向时间卷积网络（
BiTCN
）是一种能够同时提取时序数据局部特征的网络，具有较强的捕捉短期依赖关系的能力；而双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）则能有效捕捉时间序列的长期依赖，解决了传统
RNN在处理长时间序列时容易发生梯度消失和爆 ...