Python 实现BiLSTM双向长短期记忆神经网络多输入多输出预测（含完整的程序和代码详解）

内容概要：本文档详细介绍了一个基于双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）的时间序列预测项目的实现。项目不仅提供了完整的程序代码及其详尽注释，还包括数据处理、模型构建、训练和预测等多个环节的内容。 适合人群：对机器学习特别是深度学习有兴趣的数据科学家、研究人员以及相关领域的技术人员。 使用场景及目标：本项目适用于需要对未来趋势做出精准预测的业务场景，如金融市场的股票价格走势预测、气象变化预测等。通过掌握本项目中的技术细节，学习者可以获得构建类似系统的能力。 其他说明：为了提升用户体验，本项目还引入了图形用户界面（GUI），便于用户直观操作和查看预测结果。同时，文档推荐了一些后续研究的方向，例如尝试不同的神经网络模型和集成方法，以改善模型效果。