回归预测 | MATLAB实现CNN-BiLSTM卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测
回归预测 | MATLAB实现CNN-BiLSTM卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测
目录
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- 回归预测 | MATLAB实现CNN-BiLSTM卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测
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- 预测效果
- 基本介绍
- 程序设计
- 参考资料
预测效果
基本介绍
CNN-BiLSTM，即卷积神经网络（CNN）结合双向长短期记忆神经网络（BiLSTM），在多输入单输出回归预测任务中展现出了显著的优势。这种组合模型融合了CNN在局部特征提取方面的能力和BiLSTM在捕捉时间序列长程依赖关系方面的优势，使得模型在处理复杂时间序列数据时具有更高的预测精度。
一、模型架构
CNN-BiLSTM多输入单输出回归预测模型的架构通常包括以下几个部分：
输入层：模型接受多个输入序列，每