基于DBO-CNN-BiLSTM的数据回归预测是一种综合利用了深度学习中的多种技术的方法，包括卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和注意力机制（Attention）。蜣螂优化算法用于优化CNN-BiLSTM模型的参数。

以下是基于DBO-CNN-BiLSTM的数据回归预测的原理：

1. CNN（卷积神经网络）:

   • CNN是一种专门用于图像处理的深度学习模型。它通过一系列的卷积层和池化层来提取图像的特征。
   • 在DBO-CNN中，CNN用于提取图像数据的特征，这些特征将成为模型的输入之一。

2. BiLSTM（双向长短期记忆网络）:

   • BiLSTM是一种适用于序列数据的深度学习模型。它能够有效地捕捉到序列数据中的长期依赖关系。
   • 在DBO-CNN-BiLSTM中，BiLSTM可以用于处理文本数据或时间序列数据，以提取其重要特征。

3. Attention（注意力机制）:

   • 注意力机制可以使模型能够有选择性地关注输入的不同部分，提高模型的表现力和泛化能力。
   • 在DBO-CNN-BiLSTM中，注意力机制可以用于增强BiLSTM对序列数据的处理，使模型更好地理解输入序列中的重要信息。

4. 多输入单输出数据回归预测:

   • 在这种模型中，有多个输入，而输出是一个连续值。
   • 模型通过同时处理多种类型的输入数据，以及它们之间的关联性，来预测一个连续的输出值。这样的模型适用于多模态数据的建模和回归预测任务。

结果如下：

代码获取方式如下：

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2YlJtw