文章浏览阅读2w次，点赞35次，收藏369次。  本文展示了使用双向LSTM(Bi-LSTM)进行时间序列预测的全过程，包含详细的注释。整个过程主要包括：数据导入、数据清洗、结构转化、建立Bi-LSTM模型、训练模型（包括动态调整学习率和earlystopping的设置）、预测、结果展示、误差评估等完整的时间序列预测流程。  本文使用的数据集在本人上传的资源中，链接为mock_kaggle.csv代码如下：import pandas as pdimport numpy as npimport mathimport kerasfrom ma_双向lstm方法