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雷达卡
MATLAB
实现BO-CNN-LSTM
贝叶斯优化算法（
BO）优化卷积神经网络
-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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在现代机器学习与人工智能技术飞速发展的背景下，卷积神经网络（
CNN）和长短期记忆网络（
LSTM
）已经成为处理时序数据和图像数据的重要工具。
CNN主要擅长处理图像特征提取，而
LSTM
在处理序列数据，尤其是时序预测方面表现出色。然而，单独使用这些网络模型在某些复杂的多输入多输出回归任务中，常常面临着超参数选择困难、训练时间长以及模型精度受限等问题。为了克服这些问题，贝叶斯优化（
BO）作为一种有效的优化方法被广泛应用。贝叶斯优化能够有效地找到模型的最优超参数，减少计算资源消耗，特别适用于计算昂贵的任务。
本项目的核心目标是结合贝叶斯优化算法、卷积神经网络（
CNN）与长短期记忆网络（
LSTM
），实现多输入单输出回归预测任务，并通过贝叶斯优化来优化超参数，提升预测精度与训练效率。该项目能够在保证高效性能的同时，减轻传统超参数调优 ...
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