【免费代码分享】10种卷积神经网络融合BiLSTM的多变量时间序列预测
程序名为“10种卷积神经网络融合BiLSTM的多变量时间序列预测”，基于 Python 的 Jupyter Notebook 平台实现。该代码构建了一个融合十种卷积神经网络与双向长短期记忆网络（BiLSTM）的多变量时间序列预测模型，所使用的卷积方法包括传统一维卷积、深度可分离卷积、因果卷积、空洞卷积、分组卷积、注意力卷积、多核卷积、残差卷积、空间Dropout卷积以及深度卷积。本项目具有较高的创新性，属于原创未发表成果，代码中注释极为详细，几乎达到每行一注释的程度，为限量分享。模型中的卷积部分各自具备不同特点：传统一维卷积（Conv1D）通过滑动窗口提取局部时间模式，为BiLSTM提供更具判别性的特征表示，但其感受野受限，且对全部时间步平等处理，缺乏动态关注机制。深度可分离卷积显著降低了参数量和计算成本，适用于高维数据或资源受限场景。因果卷积通过约束仅依赖历史信息，避免未来数据泄露，符合时序预测的因果性。空洞卷积借助膨胀率扩大感受野，能捕捉多尺度时序模式。分组卷积理论上可通过通道分组减少参数量并鼓励学习组内特征，但当前实现中尚未启用真正的分组操作。其余几种卷积结构也各有侧重：注意力增强卷积在卷积后引入注意力权重，突出关键时间步，提升模型对非平稳序列的适应能力与可解释性。多核卷积并行使用不同尺寸的卷积核，以捕获多尺度局部特征。残差卷积通过跳跃连接缓解梯度消失，保留原始输入中的重要信息。空间Dropout卷积按通道整体丢弃特征，强制模型学习跨变量的鲁棒表示。深度卷积则对每个输入通道独立进行轻量化计算，适合变量间相关性较弱的场景。这些卷积模块分别与BiLSTM结合，共同增强模型对多变量时间序列的预测能力。代码获取方式：此文章点赞+留言（自己的研究方向）+留言被点赞30次，后台回复：免费代码分享，直接免费获取！或扫描下方二维码直接购买
10个月宝宝每天需要喝多少奶粉？
