时序预测：MATLAB实现LSTM与BiLSTM的时间序列预测

时间序列预测是一种重要的数据分析任务，它涉及根据过去的观察结果来预测未来的数值。在这篇文章中，我们将介绍如何使用MATLAB实现长短期记忆网络（LSTM）和双向LSTM（BiLSTM）来进行时间序列预测。

LSTM和BiLSTM是一类递归神经网络（RNN）的扩展，它们在处理时间序列数据方面表现出色。LSTM通过使用门控单元来捕捉和记忆长期依赖关系，而BiLSTM则引入了前向和后向两个方向的隐藏状态，以更好地捕捉时间序列中的上下文信息。

首先，我们需要准备我们的数据。在这个例子中，我们将使用一个简单的时间序列数据集，其中包含一系列的观察结果。我们将使用前面的观察结果来预测下一个观察结果。

% 准备数据
data = [1, 2, 3, 4,