内容提要：原文档具体引见了一种基于MATLAB的BiLSTM（双向长短期记忆网络）模型真现光阳序列预测的办法。文中涵盖了从数据筹备、模型构建、训练、预测到模型评价的完好流程，并供给了具体的代码真现和GUI交互设想。通过多个目标（如MSE、MAE、R²等）对模型停行全方位评价，验证了模型的有效性和稳健性。 符折人群：具备根柢MATLAB编程根原和技术布景的钻研人员或工程师，特别是处置惩罚光阳序列数据阐明和预测的相关人士。 运用场景及目的：折用于金融、能源、交通等多个止业的 光阳序列预测任务，旨正在进步预测精度和泛化才华，供给牢靠的将来多步预测。 其余注明：原名目给取了递归预测办法，处置惩罚惩罚了光阳序列预测中的高维依赖干系和误差积攒问题。同时，模型的模块化设想便于扩展和维护。
