用于电力数据预测的 BiLSTM 建模-2。模型概述

2.1 单向长短期记忆网络（LSTM）

LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），通过引入记忆单元和门控机制，有效解决了传统RNN在处理长序列时的梯度消失和爆炸问题。LSTM能够捕捉序列数据中的时间依赖关系，适用于各种时间序列预测任务。

2.2 双向长短期记忆网络（BiLSTM）

BiLSTM在LSTM的基础上，通过引入两个并行的LSTM层，分别处理序列的正向和反向信息，从而能够同时捕捉过去和未来的依赖关系。这种双向结构使得BiLSTM在处理需要全局信息的任务中表现出更强的能力。