matlab短期时间序列预测模型

在MATLAB中，有多种方法可以用于短期时间序列预测模型。其中一个常用的模型是CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络。

该模型结合了卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM），可以在处理时间序列数据时取得良好的效果。CNN用于提取时间序列的局部特征，而BiLSTM则能够捕捉序列中的长期依赖关系。

具体实现该模型时，你可以使用MATLAB的深度学习工具箱。在运行环境为MATLAB 2020b及以上的情况下，你可以编写主程序来实现该模型，使用提供的单变量或多变量时间序列数据进行训练和预测。

如果你遇到乱码问题，可能是因为版本不一致导致的。你可以尝试用记事本打开代码文件，将其复制到一个新的文件中，然后在MATLAB中运行该新文件。确保你的MATLAB版本符合要求，并且安装了必要的工具箱。

总之，MATLAB提供了丰富的工具和函数来实现短期时间序列预测模型，其中包括CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络。通过合理的数据处理和模型设计，你可以利用MATLAB来进行准确的时间序列预测。