MATLAB实现INFO-CNN-BiLSTM基于向量加权平均算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络数据回归预测（含完整的...

内容概要：本文详细介绍了一个基于 MATLAB 实现的 INFO-CNN-BiLSTM 模型，该模型通过向量加权平均算法优化卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM），用于处理多变量时序数据的回归预测任务。文章涵盖了项目背景、目标、模型架构、算法流程、代码实现和应用领域等内容，并提供了详细的程序设计思路和代码示例。 适合人群：具有一定深度学习和 MATLAB 编程基础的研究人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：① 适用于金融预测、气象预报、健康监测、智能交通等领域的多变量时序数据回归预测任务；② 提高模型的预测精度、计算效率和鲁棒性，解决过拟合和小数据集问题。 其他说明：INFO-CNN-BiLSTM模型结合了卷积神经网络和双向长短期记忆网络的优势，能够有效捕捉局部特征和全局时间依赖性，通过加权平均优化特征融合，提升了回归预测的准确性和泛化能力。