最近发现Nature子刊上，有不少通过贝叶斯优化与LSTM结合，做时间序列预测的文章，效果还都很好！像是准确率近乎100％的BO-LSTM-DWT模型；性能飙升的LSTM-DWT模型......
这主要得益于，贝叶斯优化能为LSTM模型，提供更为精细的参数调整策略，从而提高模型预测的精度和效率！具体来说，LSTM由于特殊的门控机制，在时间序列预测中，效果卓越！但是其性能的发挥，很依赖超参数的设置。而贝叶斯优化，作为全局优化算法，通过概率模型，则能自动寻找最优参数设置！
因此，这种结合，一跃成为研究的热门，在各类涉及时序数据的任务中，都有广泛应用！而且把机器学习、优化算法等思想与深度学习方法结合，也是当下的新趋势，创新Max！
为让大家紧跟领域前沿，找到更多idea.启发，我给大家准备了11篇必读论文！
论文原文+开源代码需要的同学看文末
Improving urban flood prediction using LSTM-DeepLabv3+ and Bayesian optimization with spatiotemporal feature fusion
**内容：**论文提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）的混合模型，用于提高城市洪水预测的准确性和效率。该模型利用CNN处理空间特征和RNN分析时间序列数据的能力，通过贝叶斯优化确定最具影响力的洪水驱动因素，并识别最佳的输入参数组合策略。研究发现，LSTM-DeepLabv3+混合模型在多种降雨输入条件下具有最高的预测精度，并且处理速度显著提高，推理时间仅为1.158秒，大约是传统计算时间的1/125。
Bayesian‑optimized LSTM‑DWT approach for reliable fault detection in MMC‑based HVDC systems
**内容：**文章介绍了一种基于贝叶斯优化的长短期记忆（LSTM）网络和离散小波变换（DWT）的故障检测方法，用于提高基于模块化MMC的高压直流（HVDC）系统的可靠性。该方法通过LSTM网络集成DWT进行特征提取，能够在恶劣环境条件下有效运行，确保高故障检测率。研究显示，该框架在多种测试场景下实现了99.04%的平均识别准确率，并且对于外部故障和干扰展现出100%的韧性。与依赖多个手动阈值的传统方案不同，该方法使用单一智能调整模型来检测高达480欧姆的故障，提高了直流电网保护的效率和鲁棒性。
Fast Charging of Lithium-Ion Batteries Using Deep Bayesian Optimization with Recurrent Neural Network
**内容：**文章提出了一种新的深度贝叶斯优化（BO）方法，使用贝叶斯循环神经网络（BRNN）作为代理模型，结合期望改进（EI）和上置信界（UCB）的组合获取函数，以优化锂离子电池的快速充电策略。该方法在基于多孔电极理论的电池模拟器PETLION上进行了验证，结果表明，与基于高斯过程（GP）或不利用额外电压信息的传统BO方法相比，BRNN代理模型能更准确地预测电池寿命，并且提出的BO方法在快速充电优化中具有更快的收敛速度。
Computer aided progression detection model based on optimized deep LSTM ensemble model and the fusion of multivariate time series data
**内容：**文章介绍了一种基于优化的深度长短期记忆（LSTM）集成模型和多变量时间序列数据融合的计算机辅助疾病进展检测模型。该模型利用深度学习技术来分析和整合来自不同来源的时间序列数据，以提高对疾病进展状态的监测和预测的准确性。
码字不易，欢迎大家点赞评论收藏！
关注下方《AI科研技术派》
回复【贝叶斯时序】获取完整论文
👇