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雷达卡
Python实现基于SSA-CNN-BiLSTM麻雀算法（SSA）优化卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测的详细项目实例
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随着人工智能的迅速发展，基于深度学习的时间序列预测技术逐渐引起了广泛的关注。时间序列数据广泛应用于各个领域，包括金融市场预测、能源需求预测、气象预测等。传统的时间序列分析方法，如自回归模型（AR）、滑动平均模型（MA）等，往往受限于线性假设，无法处理复杂的非线性关系。因此，深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的结合，成为了近年来在时间序列预测中获得高度关注的技术。
在此背景下，麻雀搜索算法（SSA）作为一种新兴的优化算法，凭借其简单性、全局搜索能力强等特点，在深度学习网络的优化过程中展现了优异的性能。SSA通过模拟麻雀觅食行为来寻找最优解，能够有效避免传统优化算法可能陷入局部最优解的问题。结合SSA与卷积双 ...
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