基于北方苍鹰算法（NGO）优化双向长短期记忆网络（BiLSTM）进行多输入单输出回归预测的Python 示例（包含详细的完整的程

内容概要：本文介绍了通过北方苍鹰算法（NGO）优化双向长短期记忆网络（BiLSTM），实现多输入单输出回归预测的完整流程，从数据准备、模型构建、参数优化、模型评估到可视化与GUI设计，提供了详细的代码示例和理论支持。 适用人群：具有一定机器学习与深度学习基础的研究人员或开发者。 使用场景及目标：主要应用于金融预测、经济数据分析、气象数据预测及工业监控等领域。目的在于提高模型预测准确性、增强用户体验和便于实际业务部署。 其他说明：注意数据预处理质量及其对结果的影响；超参数调整过程中需依据实际情况多次测试；未来研究方向包括探索新的优化算法、增加模型透明度和适应不同类型的数据源。