基于BILSTM的多变量时间序列预测MATLAB代码
本仓库提供了一个基于双向长短期记忆网络（BILSTM）的多变量时间序列预测的MATLAB代码。该代码适用于多维时间序列数据的预测任务，并且提供了多种评价指标，包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，以全面评估模型的性能。
代码特点
- 双向长短期记忆网络（BILSTM）：利用BILSTM网络结构，能够捕捉时间序列数据中的双向依赖关系，提高预测精度。
- 多变量时间序列预测：适用于处理多维时间序列数据，能够同时预测多个变量的未来值。
- 多种评价指标：提供了R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等多种评价指标，方便用户全面评估模型的性能。
- 代码质量高：代码结构清晰，注释详细，易于理解和修改，方便用户学习和替换数据。
使用说明
- 数据准备：将你的多变量时间序列数据准备好，并按照代码要求进行预处理。
- 模型训练：运行代码中的训练部分，模型将自动进行训练并保存训练好的模型。
- 模型预测：使用训练好的模型对测试数据进行预测，并计算评价指标。
- 结果分析：根据评价指标的结果，分析模型的预测性能，并根据需要调整模型参数或数据。
注意事项
- 请确保MATLAB环境已正确配置，并且安装了必要的工具箱。
- 在替换数据时，请确保数据的格式和维度与代码要求一致。
- 如果遇到任何问题，欢迎在仓库中提出Issue，我们将尽快回复并提供帮助。
贡献
欢迎大家提出改进建议或提交Pull Request，共同完善这个项目。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。