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🔥 内容介绍
一、技术背景与核心目标
多变量回归预测是工业过程控制、能源负荷预测、环境监测等领域的关键技术，其核心需求是基于多个相关输入变量（如温度、湿度、历史负荷、设备运行参数等），精准预测单一目标输出变量（如未来能耗、产品质量指标、污染物浓度等）。传统单模型预测方法存在明显局限：长短期记忆神经网络（LSTM）虽能捕捉时序数据的动态依赖关系，但对预测结果的不确定性估计能力不足；高斯过程回归（GPR）具备概率输出特性与强非线性拟合能力，可量化预测误差，但难以处理高维时序数据中的长程依赖信息。
针对多输入单输出场景下的时序预测需求，本文提出双向长短期记忆神经网络 - 高斯过程回归（BiLSTM-GPR）融合模型，核心目标是：通过 BiLSTM 提取多变量输入数据的时序特征与深层非线性关联，利用 GPR 优化预测结果并输出概率分布，实现高精度、高可靠性的多变量回归预测，同时具备对数据噪声与分布不确定性的鲁棒性，为实际工程场景的决策制定提供科学支撑。
二、核心技术原理与融合逻辑
- 基础技术原理
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⛳️ 运行结果
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🔗 参考文献
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