内容概要：本文详细介绍了如何使用 Python 和深度学习方法（包括卷积神经网络 CNN 与双向长短
期记忆网络 BiLSTM 结合的 BO-CNN-BiLSTM）进行多变量时间序列的数据预测。内容涵盖了从数据准备到超参数优化的全过程，并提供了完整的代码实现和实例展示。
适用人群：机器学习初学者，尤其适合对时间序列预测感兴趣的深度学习爱好者、研究者、工程技术人员。
使用场景及目标：适用于需要对时间序列数据如股票价格、环境数据、医疗健康监控等领域做精准预测的情况。本教程可以帮
助理解深度学习在网络模型优化方面的运用。
其它：文中还讨论了项目的注意事项，并指出了可能的方向性改进路径，比如增加模型解释能力、实际应用等
版权声明：
本文来源网络，所有图片文章版权属于原作者，如有侵权，联系删除。
本文网址：https://www.bianchenghao6.com/java-jiao-cheng/14701.html