回归预测：MATLAB实现BiLSTM多输入单输出

最新推荐文章于 2025-04-16 11:40:48 发布
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文章标签： 回归 matlab 数据挖掘 机器学习-深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeWOW/article/details/133194436
本文介绍了如何使用MATLAB和深度学习工具箱构建一个基于BiLSTM的回归预测模型，该模型处理两个输入特征并预测一个连续输出。文章涵盖了数据准备、模型结构定义、训练过程、预测与性能评估，提供了一个使用airline数据集的示例。

在机器学习和深度学习中，回归预测是一种常见的任务，它通过给定的输入数据来预测连续的输出值。本文将介绍如何使用MATLAB实现一个基于双向长短期记忆网络（BiLSTM）的回归预测模型，该模型接受多个输入并生成单个输出。

首先，我们需要安装和配置MATLAB的深度学习工具箱。确保你已经安装了合适的MATLAB版本，并且已经获取了深度学习工具箱的许可证。

接下来，我们将使用一个示例数据集来演示如何构建和训练BiLSTM模型进行回归预测。假设我们有两个输入特征X1和X2，以及一个连续的目标变量Y。我们的目标是根据输入特征来预测目标变量的值。

首先，加载和准备数据集。这里我们使用MATLAB自带的示例数据集"airline"，该数据集包含了一个航空公司的乘客数量时间序列数据。

% 加载数据集
load airline;

% 划分训练集和测试集
trainData = data(1:100
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