本文介绍了如何使用MATLAB构建双向长短时记忆（BiLSTM）模型进行数据预测。通过处理时间序列数据，BiLSTM模型利用过去和未来信息提高预测准确性。文章详细阐述了数据准备、模型构建、训练过程以及性能评估。
基于MATLAB的双向长短时记忆（BiLSTM）模型进行数据预测
近年来，深度学习在各个领域都取得了显著的突破，其中长短时记忆（LSTM）是一种非常常用的循环神经网络（RNN）架构，被广泛应用于序列数据建模和预测中。然而，传统的LSTM只能处理单向序列信息，无法充分利用时序数据中的上下文信息。为了解决这个问题，引入了双向LSTM（BiLSTM）模型，它同时考虑了过去和未来的信息，提供了更准确的预测结果。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于BiLSTM模型的数据预测。
首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个时间序列的数据集，包含了多个时间步和对应的观测值。这里我们使用一个简单的示例数据集，包含了100个时间步和对应的正弦函数值。
% 生成示例数据
t = 0:0.1:10
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