目录
MATLAB实现POA-CNN-LSTM鹈鹕算法（POA）优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测的详细项目实例 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 2
项目挑战及解决方案 3
项目特点与创新 4
项目应用领域 5
项目模型架构 6
项目模型描述及代码示例 7
项目模型算法流程图 9
项目目录结构设计及各模块功能说明 10
项目应该注意事项 10
项目部署与应用 11
项目未来改进方向 14
项目总结与结论 15
程序设计思路和具体代码实现 16
第一阶段：环境准备 16
清空环境变量 16
关闭报警信息 16
关闭开启的图窗 16
清空变量 17
清空命令行 17
检查环境所需的工具箱 17
配置GPU加速 17
导入必要的库 18
第二阶段：数据准备 18
数据导入和导出功能 18
文本处理与数据窗口化 18
数据处理功能 19
数据分析 19
特征提取与序列创建 20
划分训练集和测试集 20
参数设置 20
第三阶段：算法设计和模型构建及训练 21
构建POA-CNN-LSTM模型 21
模型训练 22
第四阶段：防止过拟合及参数调整 22
防止过拟合 22
超参数调整 23
增加数据集 24
优化超参数 24
探索更多高级技术 24
第五阶段：精美GUI界面 25
1. 文件选择模块 25
2. 参数设置模块 26
3. 模型训练模块 26
4. 结果显示模块 27
5. 错误提示 28
6. 动态调整布局 28
第六阶段：评估模型性能 29
评估模型在测试集上的性能 29
多指标评估 29
绘制误差热图 30
绘制残差图 30
绘制ROC曲线 30
绘制预测性能指标柱状图 31
完整代码整合封装 31

时间序列预测是数据分析中的一个重要领域，尤其是在金融、气象、健康监测等多个领域，准确的预测未来趋势对决策制定至关重要。随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已成为时间序列预测的一个有效工具。卷积神经网络（
CNN）和长短期记忆网络（
LSTM
）作为深度学习模型中非常重要的两种架构，各自具有独特的优势。
CNN能够有效提取空间特征，而
LSTM
则特别适合处理序列数据中的长期依赖问题。因此，将
CNN和LSTM
结合起来，形成一个集成模型，可以在时间序列数据的特征提取和时序建模上同时发挥优势，提升预测精度。
然而，深度学习模型的性能往往依赖于超参数的选择，如网络结构、学习率、正则化参数等。优化这些超参数是提升模型表现的关键。为此，启发式优化算法如鹈鹕算法（
POA）应运而生。
POA通过模拟鹈鹕群体觅食和信息交流的自然行为，采用群体协作和竞争的方式对超参数进行优化，从而提高模型的精度和稳定性。结合
POA算法来优化
CNN-LSTM
模型，是一种新颖且有效的 ...