时间序列预测在诸多领域扮演着至关重要的角色，例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。传统的预测方法，如ARIMA模型和指数平滑法，在处理复杂非线性时间序列数据时往往力不从心。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）及其变体，为时间序列预测提供了新的思路和更强大的建模能力。其中，时间卷积网络（Temporal Convolutional Network，TCN）因其独特的架构优势，在处

长短期记忆神经网络 (LSTM) 作为一种循环神经网络 (RNN) 的变体，以其强大的处理序列数据能力而闻名。其独特的门控机制有效地解决了传统RNN中梯度消失问题，使其能够捕捉长期依赖关系，在时间序列预测、自然语言处理等领域取得了显著成果。然而，传统的LSTM模型通常用于点预测，即预测目标变量的期望值。在许多实际应用中，我们需要获得目标变量的完整概率分布信息，而非仅仅是其期望值。分位数回归提供了一

径向基函数（RBF）神经网络作为一种重要的前馈神经网络，凭借其优秀的非线性逼近能力、结构简单以及训练速度快等优点，在模式识别、函数逼近、时间序列预测等诸多领域获得了广泛应用。RBF神经网络的核心组成部分是径向基函数，它决定了网络的局部响应特性以及对输入空间的划分方式。传统的RBF神经网络通常采用固定的高斯核函数，其核宽度和中心位置在训练过程中通过梯度下降或其他优化算法进行调整。

本文提出一种基于CEEMDAN-VMD双重分解、双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)和注意力机制的多元时间序列预测模型。该模型首先利用完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和变分模态分解(VMD)对原始多元时间序列进行双重分解，有效地去除噪声并提取不同尺度的特征信息。然后，将分解得到的各IMF分量分别输入到BiLSTM网络中进行特征学习，BiLSTM网络能够有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系。最

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，多输入多输出预测问题在各个领域都得到了广泛关注，例如时间序列预测、自然语言处理和图像识别等。传统的预测模型往往难以有效处理复杂的时间依赖性和高维特征信息，而卷积神经网络（CNN）、双向门控循环单元（BiGRU）和注意力机制（Attention）的结合，为解决这一难题提供了一种有效途径。本文将深入探讨CNN-BiGRU-Attention模型在多输入多输出预测中的

时间序列预测是数据挖掘和机器学习领域一个重要的研究方向，广泛应用于经济预测、气象预报、交通流量预测等诸多领域。传统的预测方法，例如ARIMA模型、指数平滑法等，在处理复杂的非线性时间序列数据时往往力不从心。近年来，深度学习技术，特别是循环神经网络（RNN）及其变体，例如长短期记忆网络（LSTM），因其强大的非线性拟合能力和对长期依赖关系的捕捉能力，在时间序列预测任务中展现出显著优势。本文将深入探讨

长短期记忆网络 (LSTM) 作为循环神经网络 (RNN) 的一种改进型，凭借其独特的门控机制有效地解决了传统 RNN 梯度消失问题，在处理序列数据方面展现出显著优势。然而，许多实际应用场景并非只涉及单一输入序列和单一输出序列，而是需要处理多输入和多输出的复杂情况。本文将深入探讨 LSTM 网络的多输入多输出架构，分析其在不同领域的应用，并探讨其面临的挑战及未来研究方向。一、多输入多输出 LSTM

近年来，随着大数据时代的到来以及计算能力的显著提升，人工智能技术得到了飞速发展。在众多人工智能算法中，反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network, BP神经网络）凭借其强大的非线性映射能力和自适应学习能力，在模式识别、分类预测等领域得到了广泛应用。本文将对现阶段BP神经网络在多特征分类预测中的研究现状进行综述，并对其优势、挑战以及未来发展方向进行探讨。一、 B

轨迹跟踪是机器人学、自动化控制以及许多其他领域的核心问题。其目标是使系统（如机器人末端执行器或飞行器）精确地跟随预定的路径。传统的轨迹跟踪方法依赖于精确的系统模型和鲁棒的控制器设计，然而，在面对复杂、不确定或动态变化的外部环境时，这些方法的性能往往会受到限制。近年来，受生物智能的启发，基于神经网络的控制方法展现出巨大的潜力。特别是，小脑作为生物体运动控制和学习的关键脑区，其独特的结构和功能为设计高

摘要: 本文探讨了利用蚁群算法 (ACO) 优化 BP 神经网络 (BPNN) 进行多变量时间序列预测的方法，并详细阐述了其在MATLAB平台上的实现过程。多变量时间序列预测由于其复杂性和非线性性，常常面临着预测精度不足和模型难以收敛的问题。本文提出的 ACO-BP 模型，通过 ACO 算法全局寻优的能力，有效地确定了 BP 神经网络的最佳权值和阈值，从而提高了模型的预测精度和泛化能力。