时序预测：MATLAB实现双向长短期记忆网络（BiLSTM）时间序列预测

在时间序列分析中，时序预测是一项重要任务，它旨在通过历史数据的分析和模式推断来预测未来的值。双向长短期记忆网络（BiLSTM）是一种适用于时序预测的深度学习模型，其通过有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系，具有较高的预测准确性。本文将介绍如何使用MATLAB实现BiLSTM时间序列预测，并提供相应的源代码。

步骤1：数据准备
首先，我们需要准备时间序列数据以进行训练和预测。假设我们有一个包含多个时间步长的单变量时间序列数据。我们将使用前面的时间步长来预测下一个时间步长的值。在这个示例中，我们将使用一个简单的正弦函数来生成模拟数据。

% 生成模拟数据
t = 0:0.1:10; % 时间步长
x =