MATLAB使用 BiLSTM（双向长短期记忆神经网络）进行多变量时间序列预测（包含详细的完整的程序和数据）

内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB平台的时间序列预测案例，主要介绍了采用BiLSTM的方法对含天气条件变化在内的多个输入变量进行电力消耗的预测过程。内容包括详细的数据准备工作（生成或加载），模型的设计与训练步骤，在实际预测操作前的验证过程，并最终给出了效果展示和可视化图形，同时附有完整的MATLAB代码作为指导。此外还有对可能的优化方案以及提升模型鲁棒性的进一步讨论。 适用人群：面向从事机器学习领域尤其是关注时序数据分析的专业人士及学生。 使用场景及目标：对于希望运用神经网络方法来理解和实现复杂环境中的长期依赖问题预测的人们非常有用。 其他说明：除了提供了从头开始创建BiLSTM预测系统的全过程之外，还探讨了可能的技术迭代路径。