BiLSTM-BP-SVR加权组合模型回归预测四模型对比，对比BiLSTM、BP神经网络、SVR支持向量机回归，MATLAB代码

一、研究背景

问题定位：解决多变量时间序列回归预测问题
核心创新：提出基于权重优化的多模型组合策略，融合深度学习和传统机器学习方法
技术需求：单一模型在复杂非线性问题上可能存在局限性，组合模型可提高预测精度和鲁棒性

二、主要功能

四模型并行训练：
- BiLSTM（双向长短期记忆网络）
- BP神经网络
- SVR（支持向量回归）
- BiLSTM-BP-SVR加权组合模型
权重优化：通过优化算法自动确定各模型在组合中的权重
多维度评估：提供RMSE、MAE、R²等指标对比
可视化分析：包含预测对比、残差分析、误差分布等丰富图表

三、算法步骤

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1. 数据读取与预处理（Excel→归一化→序列化）
2. BiLSTM模型训练（序列数据）
3. BP神经网络训练（静态特征）
4. SVR模型训练（贝叶斯优化参数）
5. 权重优化（基于验证集RMSE最小化）
6. 组合预测与评估
7. 结果可视化与保存

四、技术路线

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数据流：Excel → 预处理 → 三模型并行训练 → 权重优化 → 组合预测
技术栈：BiLSTM(深度学习) + BP(神经网络) + SVR(传统ML) + 优化算法
评估体系：训练/验证/测试三阶段评估 + 多指标对比

五、核心公式原理

1. 加权组合公式

Y c o m b = w 1 ∗ Y b i l s t m + w 2 ∗ Y b p + w 3 ∗ Y s v r 约束条件： w 1 + w 2 + w 3 = 1 , w i ≥ 0 Y_comb = w1*Y_bilstm + w2*Y_bp + w3*Y_svr 约束条件：w1 + w2 + w3 = 1, wi ≥ 0 Ycomb=w1∗Ybilstm+w2∗Ybp+w3∗Ysvr约束条件：w1+w2+w3=1,wi≥0

2. 优化目标函数

m i n R M S E ( w 1 , w 2 , w 3 ) = √ $1 / n Σ ( y t r u e - Y c o m b ) 2$ min RMSE(w1,w2,w3) = √ $1/n Σ(y_true - Y_comb)²$ minRMSE(w1,w2,w3)=√ $1/nΣ(ytrue-Ycomb)2$

3. 评估指标

RMSE = √(MSE)
MAE = mean(|y_true - y_pred|)
R² = 1 - SS_res/SS_tot

六、关键参数设定

1. BiLSTM参数

序列长度：5-10（根据数据量自适应）
网络结构：64→32 BiLSTM + 32→16 FC
训练参数：epochs=150，lr=0.001，batch=16

2. BP网络参数

隐藏层：15个神经元
训练算法：贝叶斯正则化(trainbr)
学习率：0.001

3. SVR参数优化

贝叶斯优化：BoxConstraint、KernelScale、Epsilon
核函数：高斯核(RBF)

4. 权重优化

初始权重： $0.3, 0.4, 0.3$
优化器：fmincon(内点法)

七、运行环境要求

MATLAB版本：R2020或更高
数据格式：Excel文件，多列特征+1列输出

八、应用场景

股票价格预测
电力负荷预测
销售量预测
设备剩余寿命预测
材料性能预测
能耗预测