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雷达卡
Python实现基于SAO-LSTM雪消融优化算法（SAO）优化长短期记忆网络（LSTM）
进行数据多输入单输出回归预测的详细项目实例
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近年来，随着大数据和人工智能技术的飞速发展，时间序列预测和多变量回归问题在金融、气象、能源等多个领域中得到了广泛应用。长短期记忆网络（LSTM）因其能够有效捕捉时间序列中的长距离依赖关系，成为解决这类问题的主流深度学习模型。然而，LSTM模型在实际应用中常面临参数调整难、收敛速度慢、容易陷入局部最优等瓶颈，导致预测性能不尽如人意。为解决这些问题，优化算法被引入以提升LSTM的训练效果和泛化能力。
雪消融优化算法（Snowmelt Annealing Optimization，SAO）是一种新兴的全局优化算法，灵感来源于自然界雪在温度变化下缓慢消融的过程，模拟热能递减同时允许系统跳出局部最优的机制。SAO结合了模拟退火的随机跳跃能力与雪消融的温度变化策略，能够更高效地搜索最优解空间。将SAO应用于LSTM模型的超参数优化，既能够自动调整学习率 ...
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