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《MATLAB实现基于MLR-BiLSTM多元线性回归(MLR)结合双向长短期记忆网络（BiLSTM）进行多变量时间序列预测的详细项目实例》
本文提出了一种基于MLX线性回归和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的多变量时间序列预测方法。该方法融合了线性回归的统计建模能力和BiLSTM对复杂时序特征的捕捉能力，通过加权策略集成两种模型的预测结果。项目实现了从数据预处理、模型训练到预测评估的完整流程，包含数据清洗、特征工程、超参数优化等关键环节。实验结果表明，该方法在金融、气象等多个领域具有良好预测性能，均方根误差显著降低。创新点在于双向LSTM结构对时序双向依赖的深度挖掘，以及系统化的数据预处理机制。项目还设计了可视化GUI界面，支持参数调整和结果
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/149532962
该项目结构设计主要有哪些模块(多选)
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