MATLAB實(shí)現(xiàn)基于CNN-BiLSTM卷積雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)

內(nèi)容為AI生成，可能不準(zhǔn)確，請(qǐng)謹(jǐn)慎參考MATLAB實(shí)現(xiàn)基于CNN-BiLSTM卷積雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)回答在MATLAB中實(shí)現(xiàn)基于CNN-BiLSTM卷積雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)，可以參考以下步驟和方法：數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，以確保數(shù)據(jù)在同一尺度上，便于模型訓(xùn)練。根據(jù)時(shí)間序列的特性，可能需要進(jìn)行季節(jié)性分解或周期性調(diào)整，以減少數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)性。特征提?。菏褂镁矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取時(shí)間序列數(shù)據(jù)的空間特征。CNN能夠有效地捕捉數(shù)據(jù)中的局部模式和結(jié)構(gòu)信息。結(jié)合雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM），BiLSTM能夠處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的雙向依賴關(guān)系，捕捉過去和未來的時(shí)序信息。模型構(gòu)建：構(gòu)建CNN-BiLSTM模型，其中CNN層用于提取空間特征，BiLSTM層用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)?？梢钥紤]使用多尺度卷積或不同膨脹率的卷積核來增強(qiáng)特征提取的能力。模型訓(xùn)練：使用歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整模型的超參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、批量大小等?？梢圆捎秘惾~斯優(yōu)化（BayesianOptimization）來自動(dòng)調(diào)整模型的超參數(shù)，以提高模型的性能。模型評(píng)估：使用驗(yàn)證集評(píng)估模型的性能，常用的評(píng)估指標(biāo)包括均方誤差（MSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）、R2等。比較CNN-BiLSTM模型與其他傳統(tǒng)模型（如LSTM、ARIMA等）的預(yù)測(cè)效果，驗(yàn)證CNN-BiLSTM模型的優(yōu)勢(shì)。模型應(yīng)用：將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于實(shí)際的時(shí)間序列預(yù)測(cè)任務(wù)中，生成預(yù)測(cè)結(jié)果?？梢越Y(jié)合注意力機(jī)制（AttentionMechanism）進(jìn)一步提升模型的預(yù)測(cè)精度，特別是在處理多變量時(shí)序數(shù)據(jù)時(shí)。通過以上步驟，可以在MATLAB中實(shí)現(xiàn)基于CNN-BiLSTM的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，并驗(yàn)證其在不同數(shù)據(jù)集上的預(yù)測(cè)效果。這種方法能夠有效捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)的復(fù)雜特征，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性[3][4][5]。如何在MATLAB中實(shí)現(xiàn)CNN-BiLSTM模型的詳細(xì)步驟是什么？在MATLAB中實(shí)現(xiàn)CNN-BiLSTM模型的詳細(xì)步驟如下：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集并整理數(shù)據(jù)集。例如，可以使用電力負(fù)荷數(shù)據(jù)、風(fēng)電功率數(shù)據(jù)或其他相關(guān)時(shí)間序列數(shù)據(jù)[31][32]。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括歸一化、去噪等操作。例如，可以使用Savitzky-Golay濾波器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理[34]。特征提?。菏褂镁矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模塊提取數(shù)據(jù)特征。CNN能夠捕捉數(shù)據(jù)中的局部特征和模式[31][33]?？梢酝ㄟ^變分模態(tài)分解（VMD）等方法進(jìn)一步降低數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)特性，從而提高模型的性能[32]。構(gòu)建CNN-BiLSTM模型：在MATLAB中，可以使用深度學(xué)習(xí)工具箱來構(gòu)建CNN和BiLSTM模型。定義CNN層，例如使用招積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層（招積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層）來提取特征。定義BiLSTM層，例如使用雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)層（雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)層）來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的正反向特征[31][33]。模型訓(xùn)練：將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入到CNN-BiLSTM模型中進(jìn)行訓(xùn)練。設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、批次大小、迭代次數(shù)等。使用交叉驗(yàn)證或留一法驗(yàn)證等方法評(píng)估模型的性能[36]。模型優(yōu)化：可以采用進(jìn)化策略（ES）等優(yōu)化算法對(duì)模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，以提高預(yù)測(cè)精度[34]。使用Softmax函數(shù)進(jìn)行分類或回歸分析，根據(jù)具體任務(wù)選擇合適的輸出層[33]。模型測(cè)試與評(píng)估：在獨(dú)立測(cè)試集上評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能，計(jì)算相關(guān)系數(shù)（R2）、均方根誤差（RMSE）和平均絕對(duì)誤差（MAE）等指標(biāo)[36]。對(duì)比其他模型（如CNN-LSTM、CNN-GRU等）的性能，驗(yàn)證CNN-BiLSTM模型的有效性[32]。應(yīng)用與部署：將訓(xùn)練好的模型部署到實(shí)際應(yīng)用中，如電力負(fù)荷預(yù)測(cè)、風(fēng)電功率預(yù)測(cè)等[31][32]。定期更新和維護(hù)模型，以適應(yīng)新的數(shù)據(jù)和環(huán)境變化。MATLAB中有哪些工具箱或函數(shù)可以用于構(gòu)建和訓(xùn)練CNN-BiLSTM模型？在MATLAB中，構(gòu)建和訓(xùn)練CNN-BiLSTM模型可以使用多個(gè)工具箱和函數(shù)。以下是可用的工具箱和函數(shù)：MatConvNet：這是一個(gè)開源的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）實(shí)現(xiàn)，與MATLAB環(huán)境深度集成。它提供了易于使用的MATLAB函數(shù)來構(gòu)建CNN的各個(gè)組成部分，如卷積、池化、歸一化等[42]。雖然MatConvNet主要用于CNN，但其靈活性和擴(kuò)展性使其可以用于構(gòu)建包含BiLSTM層的混合模型。NNTool：這是MATLAB中的一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)、訓(xùn)練、分析和仿真[45][48]。雖然NNTool主要用于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但其功能可能適用于簡(jiǎn)單的CNN或BiLSTM模型的初步設(shè)計(jì)和訓(xùn)練。DeepLearningToolbox：雖然在我搜索到的資料中沒有直接提到，但MATLAB的深度學(xué)習(xí)工具箱提供了構(gòu)建和訓(xùn)練包括CNN和BiLSTM在內(nèi)的深度學(xué)習(xí)模型的功能。這個(gè)工具箱支持GPU加速，適合處理大型數(shù)據(jù)集和復(fù)雜模型[43]。NNSYSID和NNCTRL：這些是MATLAB中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)與控制工具箱，主要用于系統(tǒng)辨識(shí)和控制器設(shè)計(jì)[47]。雖然這些工具箱主要用于控制系統(tǒng)，但它們的功能也可能適用于某些類型的CNN和BiLSTM模型?？偨Y(jié)來說，雖然MatConvNet主要針對(duì)CNN，但其靈活性可能允許用戶擴(kuò)展以包括BiLSTM層。NNTool雖然主要用于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但可能適用于簡(jiǎn)單的CNN或BiLSTM模型。DeepLearningToolbox提供了更全面的支持，適合構(gòu)建和訓(xùn)練復(fù)雜的CNN-BiLSTM模型。在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中，如何選擇和調(diào)整CNN-BiLSTM模型的超參數(shù)以優(yōu)化性能？在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中，選擇和調(diào)整CNN-BiLSTM模型的超參數(shù)以優(yōu)化性能是一個(gè)復(fù)雜的過程，涉及多種優(yōu)化算法和策略。以下是一些關(guān)鍵步驟和方法：引入注意力機(jī)制：為了增強(qiáng)模型的特征提取能力，可以在CNN架構(gòu)上增加注意力機(jī)制，構(gòu)建特征注意力模塊；在BiLSTM網(wǎng)絡(luò)輸出端引入時(shí)間注意力模塊，以增強(qiáng)長(zhǎng)時(shí)記憶能力[52]。超參數(shù)優(yōu)化算法：使用貝葉斯優(yōu)化算法（BOA）、粒子群搜索（PSO）、麻雀搜索（SSA）等自適應(yīng)匹配超參數(shù)的算法來提高模型的預(yù)測(cè)精度。這些算法可以自動(dòng)調(diào)整模型的超參數(shù)，如最大迭代步數(shù)、神經(jīng)元數(shù)量和學(xué)習(xí)率，從而提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和效率[51][54]。結(jié)合其他優(yōu)化算法：除了上述算法，還可以考慮使用改進(jìn)的金豺優(yōu)化算法（IGJO）、沙貓群算法（ISCSO）和鯨魚優(yōu)化算法（EWOA）等，這些算法在全局搜索能力和收斂精度方面表現(xiàn)更佳，能夠有效解決CNN-BiLSTM網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)選取不當(dāng)?shù)膯栴}[55][56][59]。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：通過實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，例如風(fēng)電功率預(yù)測(cè)、熱負(fù)荷預(yù)測(cè)和網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)等，可以發(fā)現(xiàn)基于超參數(shù)優(yōu)化和雙重注意力機(jī)制的預(yù)測(cè)模型相比其他模型具有更高的預(yù)測(cè)精度[52][53][55]。綜合考慮多種因素：在優(yōu)化過程中，需要綜合考慮數(shù)據(jù)的特性、模型結(jié)構(gòu)和預(yù)測(cè)目標(biāo)等因素，選擇最適合的超參數(shù)優(yōu)化算法和策略，以達(dá)到最佳的預(yù)測(cè)效果[51][52][54]。使用貝葉斯優(yōu)化自動(dòng)調(diào)整CNN-BiLSTM模型超參數(shù)的具體方法和步驟是什么？使用貝葉斯優(yōu)化自動(dòng)調(diào)整CNN-BiLSTM模型超參數(shù)的具體方法和步驟可以概括為以下幾個(gè)關(guān)鍵步驟：定義目標(biāo)函數(shù)：首先，需要定義一個(gè)目標(biāo)函數(shù)，該函數(shù)將模型的超參數(shù)映射到模型性能的度量上。在CNN-BiLSTM模型中，這可能涉及到模型在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率或其他性能指標(biāo)[65][70]。選擇代理模型：貝葉斯優(yōu)化依賴于代理模型來近似目標(biāo)函數(shù)。常用的代理模型包括高斯過程（GP），它可以提供對(duì)目標(biāo)函數(shù)的預(yù)測(cè)以及預(yù)測(cè)的不確定性[69]。選擇采集函數(shù)：采集函數(shù)用于決定下一個(gè)超參數(shù)點(diǎn)的選擇。常見的采集函數(shù)包括概率采集（如概率上采樣）和期望改善（EI）等。這些函數(shù)幫助平衡探索與利用，以有效地搜索超參數(shù)空間[65][67]。初始化：開始優(yōu)化過程前，需要初始化一些超參數(shù)點(diǎn)。這些點(diǎn)可以隨機(jī)選擇，或者使用拉丁超立方設(shè)計(jì)等方法來確保覆蓋超參數(shù)空間的多樣性[69]。迭代優(yōu)化：在每次迭代中，根據(jù)代理模型和采集函數(shù)選擇一個(gè)新的超參數(shù)點(diǎn)，評(píng)估其在目標(biāo)函數(shù)上的表現(xiàn)，并更新代理模型。這個(gè)過程重復(fù)進(jìn)行，直到滿足停止條件（如達(dá)到預(yù)定的迭代次數(shù)或性能改善小于某個(gè)閾值）[67][70]。并行化和加速：為了提高效率，可以在多個(gè)GPU或計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行運(yùn)行模型訓(xùn)練和評(píng)估。這可以顯著減少整體的優(yōu)化時(shí)間[69]。結(jié)果驗(yàn)證和調(diào)整：優(yōu)化完成后，需要在獨(dú)立的測(cè)試集上驗(yàn)證模型的泛化能力。根據(jù)結(jié)果，可能需要調(diào)整優(yōu)化策略或重新運(yùn)行優(yōu)化過程[65]。如何評(píng)估和比較CNN-BiLSTM模型與其他時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型（如LSTM、ARIMA）的性能？評(píng)估和比較CNN-BiLSTM模型與其他時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型（如LSTM、ARIMA）的性能，可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行：預(yù)測(cè)精度：多個(gè)研究表明，CNN-BiLSTM模型在預(yù)測(cè)精度上通常優(yōu)于傳統(tǒng)的LSTM和ARIMA模型。例如，在PM2.5濃度預(yù)測(cè)中，CNN-BiLSTM模型的預(yù)測(cè)誤差明顯小于其他模型[73]。在冬小麥需水量預(yù)測(cè)中，CNN-BiLSTM模型的R2提高了約8%，MSE降低了約0.56[77]。這些結(jié)果表明CNN-BiLSTM模型在處理復(fù)雜的時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)具有更高的預(yù)測(cè)精度。計(jì)算效率：盡管CNN-BiLSTM模型在預(yù)測(cè)精度上表現(xiàn)優(yōu)異，但其計(jì)算資源需求也相對(duì)較高。例如，與ARIMA和CNN-LSTM相比，CNN-BiLSTM模型需要更多的計(jì)算資源[75]。然而，在某些應(yīng)用場(chǎng)景下，如智能電網(wǎng)的實(shí)時(shí)負(fù)荷預(yù)測(cè)，CNN-BiLSTM模型仍顯示出較高的計(jì)算效率和準(zhǔn)確性[75]。特征提取能力：CNN-BiLSTM模型結(jié)合了CNN的空間特征提取能力和BiLSTM的時(shí)間序列建模能力，使其能夠更好地捕捉數(shù)據(jù)中的時(shí)空特征。例如，在短期電能負(fù)荷預(yù)測(cè)中，CNN-BiLSTM模型通過分析時(shí)序特征的潛在特點(diǎn)，提取用戶的內(nèi)在消費(fèi)模式，表現(xiàn)出最佳的預(yù)測(cè)性能[72]。適應(yīng)性與魯棒性：在面對(duì)突變情況時(shí)，基于注意力機(jī)制的CNN-BiLSTM模型顯示出更高的靈敏度和準(zhǔn)確度[76]。這表明該模型在處理非線性和動(dòng)態(tài)變化的數(shù)據(jù)時(shí)具有較強(qiáng)的適應(yīng)性和魯棒性?？偨Y(jié)來說，評(píng)估和比較CNN-BiLSTM模型與其他時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型時(shí)，應(yīng)綜合考慮預(yù)測(cè)精度、計(jì)算效率、特征提取能力和適應(yīng)性等因素。腦圖相關(guān)事件事件名稱事件時(shí)間事件概述類型共享單車需求量預(yù)測(cè)研究2023-08-25通過CNN-BiLSTM模型精準(zhǔn)預(yù)測(cè)共享單車的需求量，為共享單車企業(yè)的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)提供支持。科技創(chuàng)新與應(yīng)用CNN-BiLSTM模型的構(gòu)建與評(píng)估不明確，但研究發(fā)表于2023年8月25日結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建了CNN-BiLSTM模型，并通過相關(guān)性分析法探究了影響因素，顯示出最佳的預(yù)測(cè)效果?？萍汲晒l(fā)布相關(guān)組織組織名稱概述類型CitiBike一家提供共享單車服務(wù)的公司，其數(shù)據(jù)被用于分析共享單車需求量。交通/共享經(jīng)濟(jì)NASA（NationalAeronauticsandSpaceAdministration）美國(guó)國(guó)家航空航天局，提供了用于鋰電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)。政府機(jī)構(gòu)/航天美國(guó)交通研究數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室提供了用于驗(yàn)證C-BiLSTM模型的實(shí)測(cè)交通數(shù)據(jù)。研究機(jī)構(gòu)/交通研究參考文獻(xiàn)1.SeppHochreiter,J.Schmidhuber.“LongShort-TermMemory.”NeuralComputation(1997).2.YannLeCun,L.Bottouetal.“Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition.”Proc.IEEE(1998).3.吳向明,宋楠,李曉軍等.基于二次模態(tài)分解和卷積雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高比例光伏配電網(wǎng)線損預(yù)測(cè)附視頻[J].電網(wǎng)技術(shù),2024.4.HuifengShi,Kai-ChaoMiaoetal.“Short‐termloadforecastingbasedonCNN‐BiLSTMwithBayesianoptimizationandattentionmechanism.”ConcurrencyandComputation:PracticeandExperience(2021).5.朱凌建,荀子涵,王裕鑫等.基于CNN-BiLSTM的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)[J].電網(wǎng)技術(shù),2021.6.況華,何鑫,何覓等.基于雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配網(wǎng)電壓異常數(shù)據(jù)檢測(cè)[J].科學(xué)技術(shù)與工程,2021.7.YueyangZhao.“AnApplicationofDataPredictionModelBasedonCNN-BiLSTMMethod.”2023IEEEInternationalConferenceonSensors,ElectronicsandComputerEngineering(ICSECE)(2023).8.SimaSiami‐Namini,NedaTavakolietal.“ThePerformanceofLSTMandBiLSTMinForecastingTimeSeries.”2019IEEEInternationalConferenceonBigData(BigData)(2019).9.王碩,吳楠,黃潔等.基于殘差修正CNN-BiLSTM的空中目標(biāo)航跡短期預(yù)測(cè)算法[J].指揮控制與仿真,2023.10.馬學(xué)森,楊智捷,儲(chǔ)昭坤等.基于注意力與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻流行度預(yù)測(cè)模型[J].合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2023.11.楊帆,車向紅,王勇等.城市共享單車需求的多特征CNN-BiLSTM預(yù)測(cè)方法[J].測(cè)繪通報(bào),2023.12.南昌工程學(xué)院.基于多尺度和多季節(jié)性的雙向LSTM模型應(yīng)用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)[D].南昌工程學(xué)院,2023.13.安徽理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院.基于CNN-BiLSTM的光伏功率預(yù)測(cè)方法[J].綠色科技,2022.14.ChengyingZhao,XianzhenHuangetal.“ADouble-ChannelHybridDeepNeuralNetworkBasedonCNNandBiLSTMforRemainingUsefulLifePrediction.”Sensors(Basel,Switzerland)(2020).15.YongYu,XiaoshengSietal.“AReviewofRecurrentNeuralNetworks:LSTMCellsandNetworkArchitectures.”NeuralComputation(2019).16.基于集群辨識(shí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-雙向長(zhǎng)短期記憶-時(shí)序模式注意力機(jī)制的區(qū)域級(jí)短期負(fù)荷預(yù)測(cè).17.1.大連交通大學(xué)自動(dòng)化與電氣工程學(xué)院2.大連交通大學(xué)機(jī)車車輛工程學(xué)院3.大連交通大學(xué)計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院.基于貝葉斯優(yōu)化-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰電池健康狀態(tài)評(píng)估[J].電氣技術(shù),2024.18.高德欣,劉欣,楊清.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與雙向長(zhǎng)短時(shí)融合的鋰離子電池剩余使用壽命預(yù)測(cè)[J].信息與控制,2022.19.劉益豪,石宇強(qiáng).基于注意力機(jī)制的CNN-BiLSTM復(fù)雜設(shè)備剩余壽命預(yù)測(cè)[J].機(jī)械設(shè)計(jì),2024.20.LuyaoWang,LimingDai.“ChaoticTimeSeriesPredictionofMulti‐DimensionalNonlinearSystemBasedonBidirectionalLSTMModel.”AdvancedTheoryandSimulations(2023).21.WeicongKong,Z.Dongetal.“Short-TermResidentialLoadForecastingBasedonLSTMRecurrentNeuralNetwork.”IEEETransactionsonSmartGrid(2019).22.徐先峰,黃劉洋,龔美.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)組合模型的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)[J].工業(yè)儀表與自動(dòng)化裝置,2020.23.吳瀟穎,李銳,吳勝昔.基于CNN與雙向LSTM的行為識(shí)別算法[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2020.24.任建吉,位慧慧,鄒卓霖等.基于CNN-BiLSTM-Attention的超短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2022.25.戴建國(guó),蔣楠,薛金利等.基于CNN-BiLSTM的棉花產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2021.26.管業(yè)鵬,蘇光耀,盛怡.雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法[J].西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào),2023.27.張兵,周丹丹,孫健等.基于雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的公交到站時(shí)間預(yù)測(cè)模型[J].交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息,2023.28.FeiLi,ChenjunSunetal.“Medium‐termloadforecastingofpowersystembasedonBiLSTMandparallelfeatureextractionnetwork.”IETGeneration,Transmission&Distribution(2023).29.DiZhang,MingChaoLiaoetal.“Deeplearning-basedresearchonalong-termtime-seriespredictionalgorithmforurbanairquality.”O(jiān)therConferences(2022).30.MohdAbdullah,ManmohanSinghetal.“BidirectionalLongShort-TermMemoryApproachforPredictionofParkinson'sDisease:ATrainedComputerBasedModel.”2023InternationalConferenceonCommunication,SecurityandArtificialIntelligence(ICCSAI)(2023).31.ChaoTang,YufengZhangetal.“AnImprovedCNN-BILSTMModelforPowerLoadPredictioninUncertainPowerSystems.”Energies(2024).32.趙征,周孜鈺,南宏鋼.基于VMD的CNN-BiLSTM超短期風(fēng)電功率多步區(qū)間預(yù)測(cè)[J].華北電力大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2021.33.劉付琪,張達(dá),宋建華等.基于CNN-BiLSTM的液壓系統(tǒng)故障診斷[J].計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化,2023.34.M.Massaoudi,ShadyS.Refaatetal.“PLS-CNN-BiLSTM:AnEnd-to-EndAlgorithm-BasedSavitzky–GolaySmoothingandEvolutionStrategyforLoadForecasting.”Energies(2020).35.JiuxiangGu,ZhenhuaWangetal.“Recentadvancesinconvolutionalneuralnetworks.”PatternRecognit.(2015).36.趙星宇,宋其江.基于特征提取的CNN-BiLSTM長(zhǎng)白落葉松樹干液流密度預(yù)測(cè)附視頻[J].溫帶林業(yè)研究,2024.37.YiGuo,FangXia.“AStudyonPredictionoftheRemainingUsefulLifeofPEMFCBasedonData-drivenCNN-BILSTM.”Proceedingsofthe3rdInternationalConferenceonElectronicInformationTechnologyandSmartAgriculture(2023).38.XianfuGong,YaodongLietal.“Short-TermCoalDemandForecastingofProvincialRegionBasedonGRA-PCAandCNN-BILSTM.”20233rdInternationalConferenceonEnergy,PowerandElectricalEngineering(EPEE)(2023).39.周宇,楊國(guó)平.多模型融合進(jìn)行智能機(jī)器人的文本分類研究[J].計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程,2024.40.1.無錫職業(yè)技術(shù)學(xué)院汽車與交通學(xué)院2.江蘇省新能源汽車節(jié)能與電池安全工程研究中心.基于CNN-BILSTM深度學(xué)習(xí)模型的跨工況鋰電池SOC估計(jì)[J].中國(guó)新技術(shù)新產(chǎn)品,2024.41.A.Krizhevsky,I.Sutskeveretal.“ImageNetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks.”CommunicationsoftheACM(2012).42.A.Vedaldi,KarelLenc.“MatConvNet:ConvolutionalNeuralNetworksforMATLAB.”Proceedingsofthe23rdACMinternationalconferenceonMultimedia(2014).43.T.A.Shalini,B.Revathi.“PowergenerationforecastingusingdeeplearningCNN-basedBILSTMtechniqueforrenewableenergysystems.”J.Intell.FuzzySyst.(2022).44.YoonKim.“ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification.”ConferenceonEmpiricalMethodsinNaturalLanguageProcessing(2014).45.XieTao.“ApplicationandSimulationofMatlabNeuralNetworkToolNNTool.”ComputerandModernization(2012).46.MohammadAliKeyvanrad,M.Homayounpour.“AbriefsurveyondeepbeliefnetworksandintroducinganewobjectorientedMATLABtoolbox(DeeBNet).”ArXiv(2014).47.張浩然,韓正之,李昌剛.基于MATLAB的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)與控制工具箱[J].計(jì)算機(jī)仿真,2003.48.唐忠,謝濤.Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具NNTool的應(yīng)用與仿真[J].計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化,2012.49.陳楊,王茹,林輝.Matlab6.0版本中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱訓(xùn)練算法的使用與比較[J].電腦與信息技術(shù),2002.50.寧長(zhǎng)春,陳天祿,索郎桑姆等.數(shù)字信號(hào)處理中常用的matlab工具箱函數(shù)簡(jiǎn)介[J].西藏科技,2007.51.潘雄,黃偉凱,趙萬卓等.基于BiLSTM模型的BDS-3短期鐘差預(yù)報(bào)精度研究[J].測(cè)繪學(xué)報(bào),2024.52.康田雨,覃智君.基于超參數(shù)優(yōu)化和雙重注意力機(jī)制的超短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)[J].南方電網(wǎng)技術(shù),2022.53.孫雋豐,李成海,曹波.基于TCN-BiLSTM的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2022.54.WenMa,XuDuanetal.“Short-TermLoadPredictionofCNN-BILSTMBasedonGWOOptimization.”2023InternationalConferenceonPowerSystemTechnology(PowerCon)(2023).55.1.華北理工大學(xué)電氣工程學(xué)院2.華北理工大學(xué)智能儀器廠3.華北理工大學(xué)人工智能學(xué)院.改進(jìn)GJO優(yōu)化CNN-BiLSTM的熱負(fù)荷預(yù)測(cè)模型[J].中國(guó)測(cè)試,2024.56.R.Quan,JianZhangetal.“AhybridCNN–BiLSTM–ATmodeloptimizedwithenhancedwhaleoptimizationalgorithmforremainingusefullifeforecastingoffuelcell.”AIPAdvances(2024).57.AgustinusBimoGumelar,E.M.Yuniarnoetal.“BiLSTM-CNNHyperparameterOptimizationforSpeechEmotionandStressRecognition.”2021InternationalElectronicsSymposium(IES)(2021).58.吳迪,段曉旋,馬超.SSA優(yōu)化混合RNN的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)[J].河北電力技術(shù),2023.59.王耀輝,薛貴軍,趙廣昊.基于改進(jìn)沙貓群算法優(yōu)化CNN-BiLSTM的熱負(fù)荷預(yù)測(cè)附視頻[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2024.60.TataBalaji,N.JAYAetal.“DESIGNANDPSOBASEDOPTIMIZATIONOFBILSTM-CNNSTACKOFNEURALNETWORKSFORECGSIGNALCLASSIFICATION.”61.KaimingHe,X.Zhangetal.“DeepResidualLearningforImageRecognition.”2016IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR)(2015).62.ChuanGuo,GeoffPleissetal.“OnCalibrationofModernNeuralNetworks.”InternationalConferenceonMachineLearning(2017).63.AlexKendall,Y.Gal.“WhatUncertaintiesDoWeNeedinBayesianDeepLearningforComputerVision?.”ArXiv(2017).64.尹元亞,潘文虎,趙文廣等.基于CEEMDAN和BiLSTM-AM的超短期風(fēng)速預(yù)測(cè)方法[J].電測(cè)與儀表,2024.65.鄧帥.基于改進(jìn)貝葉斯優(yōu)化算法的CNN超參數(shù)優(yōu)化方法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2018.66.李鵬.基于貝葉斯理論的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究[J].光機(jī)電信息,2011.67.崔佳旭,楊博.貝葉斯優(yōu)化方法和應(yīng)用綜述[J].軟件學(xué)報(bào),2018.68.YaoweiYue,YunPengetal.“DeepLearningShortTextSentimentAnalysisBasedonImprovedParticleSwarmOptimization.”Electronics(2023).69.朱匯龍,劉曉燕,劉瑤.基于貝葉斯新型深度學(xué)習(xí)超參數(shù)優(yōu)化的研究[J].數(shù)據(jù)通信,2019.70.李亞茹,張宇來,王佳晨.面向超參數(shù)估計(jì)的貝葉斯優(yōu)化方法綜述[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2022.71.SimaSiami‐Namini,NedaTavakolietal.“AComparativeAnalysisofForecastingFinancialTimeSeriesUsingARIMA,LSTM,andBiLSTM.”ArXiv(2019).72.楊桂松,高炳濤,何杏宇.融合CNN與BiLSTM模型的短期電能負(fù)荷預(yù)測(cè)附視頻[J].小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng),2024.73.葉如珊,王海波.基于CNN-BiLSTM模型的PM2.5濃度預(yù)測(cè)方法[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí),2022.74.R.