基于双向长短期记忆 BiLSTM 实现股票单变量时间序列预测(PyTorch版)

前言

系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎
涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。

在当今数据驱动的时代，时间序列预测已成为众多领域不可或缺的工具，无论是金融市场的波动预测、气象数据的趋势分析，还是交通流量的监控预测，都离不开对时间序列数据的深入研究。在这些场景中，往往需要考虑多个变量之间的相互影响，因此，多变量时间序列预测成为了研究的热点和难点。

本文旨在介绍基于PyTorch框架的BiGRU多变量时间序列预测算法的实现。双向门控循环单元（BiGRU）作为BiRNN的一种变体，结合了GRU和BiRNN的优点，不仅具有更强的学习能力，而且能够同时考虑到历史和未来的信息。在多变量时间序列预测中，BiGRU可以通过其双向结构和门控机制，有效地捕捉多个变量之间的相互影响和时序关系，从而实现更准确的预测。