基于贝叶斯优化参数的CNN-BiLSTM回归预测模型：多输入单输出架构与高代码质量,基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)回归预测，bayes-CNN-B

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基于贝叶斯优化参数的CNN-BiLSTM回归预测模型：多输入单输出架构与高代码质量,基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)回归预测，bayes-CNN-BiLSTM多输入单输出模型。优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替数据。运行环境matlab2020b及以上。,核心关键词：贝叶斯优化; 卷积神经网络; 双向长短期记忆网络; 回归预测; 多输入单输出模型; 优化参数; 学习率; 隐含层节点; 正则化参数; 评价指标; R2; MAE; MSE; RMSE; MAPE; 代码质量; 运行环境; matlab2020b。,基于贝叶斯优化的CNN-BiLSTM回归预测模型，多参数调控，高代码质量