基于BiLSTM的回归预测方法，提供Matlab源代码与案例数据

一种基于BiLSTM（双向长短期记忆网络）的回归预测方法，可用于各类时间序列数据的预测分析。该方法能够准确预测未来数值，并提供了MSE（均方误差）、MAE（平均绝对误差）、MAPE（平均绝对百分比误差）和R2（确定系数）等各类误差指标，可方便地评估预测准确度。此外，我们还提供了该方法的Matlab源代码，并附赠了一份适用于新手的案例数据，供读者学习和实践。源代码运行简单，新手小白也能够轻松掌握，并通过修改数据快速实现自己的预测任务。文章结合了详细的理论介绍和代码实现，且出图效果多样且精美，方便读者理解和使用。