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雷达卡
MATLAB
实现NGO-LSTM
北方苍鹰算法（
NGO）优化长短期记忆网络多输入单输出回归预测的详细项目实例
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随着人工智能技术的不断发展，深度学习已经在多个领域取得了显著成果，尤其是在时间序列数据的预测方面。长短期记忆网络（
LSTM
）作为一种常见的循环神经网络（
RNN），由于其在处理具有长期依赖关系的时间序列数据中表现出的优越性，已被广泛应用于各类预测问题，如股票价格预测、气象预测、语音识别等。然而，
LSTM
在处理复杂非线性问题时，仍然面临一些挑战，比如局部最优解的陷阱以及训练过程中的过拟合问题。
为了解决这些问题，近年来，许多优化算法被提出，其中一种新兴的优化算法是北方苍鹰优化算法（
NGO）。NGO是一种基于自然界苍鹰捕食行为的启发式优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快等特点。结合
NGO与LSTM
模型的优势，有望进一步提高
LSTM
在多输入单输出回归预测问题中的性能，尤其是在面对复杂、动态变化的时间序列数据时，
NGO-LSTM
模型可以有效地 ...
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