今天给大家推荐一个好发Nature子刊的创新点：
贝叶斯优化+LSTM+时间序列预测。
众所周知，LSTM在处理时序问题时表现出色，但训练时需要大量超参数调优...贝叶斯优化作为一种高效的全局优化算法，特别适用于此类复杂且昂贵的目标函数优化。通过结合两者，我们就可以更高效地调整LSTM模型的超参数，避免局部最优解，
提高模型在时序预测任务中的性能，同时节省计算资源！
因此这种结合对于股票市场预测、天气预报、流量预测等多个实际应用非常重要，研究价值很高，且目前已有多篇新成果成功登上Nature子刊，比如一种基于贝叶斯优化的LSTM故障检测方法，在多种场景下准确率近100%。
本文整理了
11篇
贝叶斯优化+LSTM+时间序列预测高质量论文
，基本都是最新，论文er们需要参考的可以无偿领~
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贝叶斯时序
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Bayesian‑optimized LSTM‑DWT approach for reliable fault detection in MMC‑based HVDC systems
方法：
论文提出了一种基于贝叶斯优化的LSTM和离散小波变换的方法，用于在基于模块化多电平变换器的高压直流系统中进行可靠的故障检测。实验证明，该方法在各种测试场景下实现了99.04%的平均识别准确率，并对外部故障和干扰表现出100%的抵抗力。
创新点：
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通过将LSTM与离散小波变换（DWT）相结合，实现了特征提取的创新方法。
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引入了具有1毫秒、1.5毫秒和2毫秒多时间窗口的三层继电器系统设计，使得在长距离传输中能够准确检测故障而无需备用系统。
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运用了贝叶斯优化方法进行LSTM超参数调优，通过单一智能调优模型来简化过程，取代传统依赖多手动阈值的方案。
Artificial intelligence in healthcare: combining deep learning and Bayesian optimization to forecast COVID-19 confirmed cases
方法：
研究中使用了贝叶斯优化算法来优化LSTM模型的超参数，以提高模型预测COVID-19病例的准确性。此外，文章还提到了使用深度Q网络（Deep Q-Network）模型，并与其他几种模型（如CNN和MHA）进行了比较，以展示不同模型在预测任务中的表现。
创新点：
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利用递归方法预测COVID-19病例，模型通过迭代过程逐日预测，提升了预测的准确性和模型的稳定性。
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结合Bayesian优化算法和深度学习算法（如LSTM），优化了COVID-19预测模型的表现，尤其在预测误差率方面表现卓越。
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提出了一种精细化的非线性分区模型，能够准确捕捉COVID-19的动态特性，考虑了模型变量与预定干预措施之间的复杂关系。
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Computer aided progression detection model based on optimized deep LSTM ensemble model and the fusion of multivariate time series data
方法：
论文提出了一种基于LSTM基分类器的堆叠集成模型，利用来自NACC的时间序列数据检测阿尔茨海默病（AD），通过贝叶斯优化技术构建最优深度堆叠模型，并在多个机器学习模型和单一LSTM模型的基础上进行性能比较，最终实现对AD进展的准确预测。
创新点：
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引入了一种新颖的深度堆叠集成模型，该模型基于多种LSTM深度学习模型，以准确预测阿尔茨海默病（AD）。
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采用贝叶斯优化技术，针对不同特征集优化每个LSTM基分类器的超参数，从而构建异质LSTM模型。
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首次将所提出的模型应用于国家阿尔茨海默病协调中心数据集，避免了数据泄露问题，获得了更真实的测试结果。
