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《MATLAB 实现基于 双向循环神经网络 (BiRNN)进行时间序列预测模型的项目详细实例》
时间序列预测的目标是利用过去的数据来预测未来的趋势或值，这在金融市场分析、气候预测、工业生产监控等领域中具有重要应用。传统的时间序列预测方法，如TTFATIMTTFA模型，虽然在一些简单的预测任务中表现良好，但它们通常无法有效处理复杂的非线性关系和长时间依赖。BiTNN在时间序列预测中的应用尤其有效，因为它能够同时捕获历史和未来的依赖关系，进而提供更准确的预测结果。传统的单向TNN只能从过去的时间步长预测未来的时间步，而BiTNN通过同时使用正向和反向的网络结构，能够更好地捕捉输入数据中的长期依赖关系。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/144899146
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