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《Python实现基于CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络进行多输入单输出回归预测的详细项目实例》
本项目基于CNN-BiLSTM架构实现多输入单输出回归预测，主要特点和内容如下： 模型架构 采用CNN自动提取多变量时序数据的局部特征 使用双向LSTM捕捉长期时序依赖关系 融合两种网络优势，实现端到端特征提取和时序建模 技术实现 完整数据预处理流程（缺失值填充、异常值处理、归一化等） 模块化设计网络结构（卷积层、池化层、BiLSTM层、全连接层） 集成多种防止过拟合机制（Dropout、L2正则、早停等） 支持GPU加速训练和预测 应用价值 适用于工业、金融、医疗、能源等多个领域的预测任务 相比传统方法显
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/152509477
该项目程序设计思路主要有哪些内容(多选)
0 人已经参与 已结束
环境准备
0人
数据准备
0人
文本处理与时间序列数据窗口化
0人
特征提取与序列创建
0人
设计算法与构建模型
0人
设置训练参数与优化器
0人
预测与后处理
0人
数据预处理：填补缺失值、异常数据平滑、归一化
0人
模型评估与预测效果可视化
0人
评估模型在测试集上的性能
0人
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