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雷达卡
MATLAB
实现基于
PSO-LSTM
粒子群优化算法（
PSO）结合长短期记忆网络（
LSTM
）进行多特征分类预测的详细项目实例
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复杂多源数据在金融风控、设备故障预测、交通流量调度、能源负荷管理等场景中呈现出强非线性、强时序性与多维耦合特征，传统线性模型难以捕捉关键结构。长短期记忆网络（LSTM）凭借门控机制能够在较长时间跨度内保持梯度稳定，是处理时序序列的常用深度模型；然而，LSTM 的性能对超参数（如隐藏单元数、层数、学习率、序列长度、丢弃率、批大小）高度敏感，人工网格搜索开销巨大且容易陷入局部最优。粒子群优化（PSO）作为典型群体智能算法，具备参数少、实现简洁、对黑箱目标函数友好等特点，可以在连续与离散混合空间中高效探索，找到更优的超参数组合。基于此，构建一套“PSO + LSTM”的多特征分类预测方案：以 PSO 作为外层超参数搜索器，以 LSTM 作为内层时序特征提取器和分类器；通过数据标准化、滑动窗口序列化、训练/验证集划分、交叉熵与宏平均 F1 的加权 ...
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