MATLAB
实现基于
IWOA-LSTM
改进的鲸鱼优化算法（
IWOA
）优化长短期记忆网络（
LSTM
）进行时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
时间序列预测在金融市场分析、气象预报、工业生产调度等多个领域中具有至关重要的作用。传统的时间序列模型如
ARIMA
等因其线性假设，难以捕捉复杂的非线性动态特征。近年来，基于深度学习的长短期记忆网络（
LSTM
）凭借其对序列数据长期依赖的优秀捕获能力，成为时间序列预测的主流模型之一。然而，
LSTM
模型的性能高度依赖于超参数的设置，如隐藏层单元数、学习率、批大小等。人工调参耗时且效果有限，影响模型预测准确度和泛化能力。
鲸鱼优化算法（
WOA）是一种模仿座头鲸捕食行为的元启发式优化算法，具备全局搜索能力强和参数调整灵活的优势。通过改进的
WOA（IWOA
），引入了自适应调整机制和多样性维护策略，能够克服原算法易陷入局部最优的缺陷。结合
IWOA
对LSTM
超参数的优化，不仅提升了模型的预测精度，还显著提高了训练效率和模型稳定性。
本项目基于
IWOA
算法对LSTM
进行结构和训练参数的联合优化，针对复杂时间序列数据进行预 ...