聚划算！Transformer-BiLSTM、Transformer、BiLSTM三模型多变量回归预测

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聚划算！Transformer-BiLSTM、Transformer、BiLSTM 三模型多变量回归预测

在数据驱动的时代，多变量回归预测广泛应用于经济分析、交通流量预测、能源消耗预估等众多领域。不同的机器学习模型在处理多变量回归任务时，展现出各异的性能。今天，我们就来聚焦 Transformer-BiLSTM、Transformer、BiLSTM 这三个模型，看看它们在多变量回归预测中会碰撞出怎样的火花，究竟谁更 “聚划算”！

一、多变量回归预测：重要性与挑战

多变量回归预测旨在通过分析多个自变量与因变量之间的关系，对未来的因变量值进行预测。以城市交通流量预测为例，交通流量不仅受时间、天气等因素影响，还与节假日、大型活动举办等因素密切相关，这些多元影响因素构成了多变量回归预测的研究对象。准确的多变量回归预测能够帮助企业优化资源配置、辅助政府制定科学决策，然而，变量间复杂的相互关系、数据的高维性和非线性等问题，也给预测任务带来了巨大挑战。这使得探索更有效的预测模型成为学术界和工业界共同关注的焦点。

二、模型架构与原理详解

2.1 BiLSTM：双向捕捉序列信息

BiLSTM（双向长短期记忆网络）是 LSTM（长短期记忆网络）的改进版本。LST