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雷达卡
Python实现基于SO-LSTM蛇群优化算法（SO）优化长短期记忆网络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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随着人工智能技术的发展，机器学习算法逐渐在各个领域取得了显著的应用成果，尤其是在数据预测和分类问题中。近年来，长短期记忆网络（
LSTM
）作为一种在时间序列预测中表现优异的深度学习模型，被广泛应用于各类复杂问题的解决。然而，
LSTM
模型本身依赖于高效的特征选择与优化，尤其是在面对多输入单输出（
MISO
）回归问题时，其性能常常受到超参数选择和模型训练过程中的局限性影响。
为了解决这些问题，蛇群优化算法（
SO）作为一种仿生智能优化算法，近年来逐渐被应用于神经网络的优化中。
SO算法通过模拟蛇群觅食的行为，结合个体和群体的智慧，实现了全局搜索与局部优化的有效结合。因此，
SO-LSTM
蛇群优化算法应运而生，它通过将
SO与LSTM
相结合，充分发挥了
SO算法在优化过程中的优势，进一步提高了
LSTM
在复杂数据回归预测中的表现。
本项目致力于使用
S ...
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