MATLAB BiLSTM-AdaBoost模型用于多变量回归预测（附源码和数据集）

BiLSTM指的是双向长短期记忆网络，而AdaBoost是一种集成学习算法，它通过结合多个弱学习器来构建强学习器。本资源中所介绍的方法将这两者结合起来，进行时间序列或者其他类型的多变量回归预测分析。 在本资源中，我们首先需要准备Matlab2020b作为运行环境。接着，我们将输入多个特征变量，并通过BiLSTM网络进行特征提取和学习，最终输出单个变量的预测结果。数据集以Excel格式提供，其中前七列作为输入特征，最后一列作为目标变量。 资源中的主程序运行后会进行以下操作： 1. 读取数据集：从Excel文件中读取数据，将前七列作为输入，最后一列作为输出。 2. 数据预处理：进行必要的数据清洗和格式转换，以适应BiLSTM网络的输入要求。 3. BiLSTM网络训练：利用输入特征数据训练BiLSTM网络，网络将学习如何根据输入数据预测目标变量。 4. AdaBoost集成：将多个BiLSTM网络作为弱学习器，通过AdaBoost算法集成它们，形成一个强学习器进行最终的回归预测。 5. 预测与评价：使用训练好的模型对输入数据进行预测，并利用R2、RMSE、MBE、MAE等指标对预测结果进行评价。 R2（决定系数）反映了预测值与实际值的拟合程度；RMSE（均方根误差）表示预测误差的大小；MBE（平均偏差）是预测误差的平均值；MAE（平均绝对误差）是预测误差的绝对值的平均。这些指标有助于我们量化模型的预测性能。 通过这些步骤，用户可以利用提供的资源进行实践，体验从数据预处理到模型构建，再到预测和评价的完整过程，并通过实际数据来训练和测试所开发的BiLSTM-AdaBoost模型的性能。 用户在使用本资源时需要将所有文件放置于同一文件夹内，以保证主程序可以正确地找到并读取数据集以及运行所需的其他文件。"