基于贝叶斯优化参数的CNN-BiLSTM回归预测模型：多输入单输出架构与高代码质量,基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)回归预测，bayes-CNN-B
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资源介绍:
基于贝叶斯优化参数的CNN-BiLSTM回归预测模型：多输入单输出架构与高代码质量,基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)回归预测，bayes-CNN-BiLSTM多输入单输出模型。 优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替数据。 运行环境matlab2020b及以上。 ,核心关键词：贝叶斯优化; 卷积神经网络; 双向长短期记忆网络; 回归预测; 多输入单输出模型; 优化参数; 学习率; 隐含层节点; 正则化参数; 评价指标; R2; MAE; MSE; RMSE; MAPE; 代码质量; 运行环境; matlab2020b。,基于贝叶斯优化的CNN-BiLSTM回归预测模型，多参数调控，高代码质量
基于贝叶斯优化卷积神经网络与双向长短期记忆网络的回归预测模型
一、引言
随着深度学习技术的不断发展，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）在各种复杂任务中
取得了显著的成果。为了进一步提高预测的准确性和稳定性，本文提出了一种基于贝叶斯优化的卷积
神经网络与双向长短期记忆网络（CNN-BiLSTM）的回归预测模型。该模型采用多输入单输出的结构
，并针对学习率、隐含层节点和正则化参数等关键参数进行贝叶斯优化。
二、模型架构
1. CNN 层：CNN 层能够自动提取输入数据的局部特征，降低数据的维度，同时保留重要的信息。
通过卷积操作和池化操作，提取出数据的高层次特征。
2. BiLSTM 层：BiLSTM 层是一种双向的长短期记忆网络，能够处理序列数据的时间依赖性问题。
它能够捕捉到数据中的长期依赖关系，并输出具有时间序列特性的特征。
3. 贝叶斯优化：针对学习率、隐含层节点和正则化参数等关键参数进行贝叶斯优化，以寻找最优的
模型参数，提高模型的预测性能。
三、参数优化
针对模型的关键参数，采用贝叶斯优化方法进行参数寻优。通过设计合理的目标函数和约束条件，利
用贝叶斯优化算法在参数空间中寻找最优的参数组合。
1. 学习率：学习率是模型训练过程中的重要参数，它决定了模型在每一次迭代中的更新步长。过大
的学习率可能导致模型无法收敛，过小的学习率则可能导致模型训练速度过慢。通过贝叶斯优化
，可以在合理的范围内找到最优的学习率。
2. 隐含层节点：隐含层节点的数量决定了模型的复杂度。过多的节点可能导致模型过拟合，而过少
的节点则可能导致模型欠拟合。通过贝叶斯优化，可以在保证模型性能的同时，降低模型的复杂
度。
3. 正则化参数：正则化参数用于防止模型过拟合。通过在目标函数中添加正则化项，可以控制模型
的复杂度。通过贝叶斯优化，可以找到合适的正则化参数，以平衡模型的复杂度和泛化能力。
四、评价指标
模型的性能评价指标包括 R2、MAE、MSE、RMSE 和 MAPE 等。这些指标分别从不同角度评价了模型
的预测性能，包括模型的解释力度、预测误差、均方误差、均方根误差和平均绝对百分比误差等。
五、代码实现与运行环境
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