Python
实现基于
IWOA-BiLSTM
改进的鲸鱼优化算法（
IWOA
）优化双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）进行时间序列预测的详细项目实例
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随着人工智能技术和大数据时代的飞速发展，时间序列预测作为数据科学领域的重要研究方向，已经在金融市场分析、气象预报、能源管理、交通流量预测、工业生产调度等众多领域展现出极大的应用价值。时间序列数据通常具有复杂的非线性、非平稳性和时序依赖性，传统的统计模型如ARIMA、指数平滑法在处理复杂动态变化时表现有限，难以捕捉长短期依赖关系，导致预测准确率不高。近年来，深度学习模型特别是循环神经网络（RNN）及其变种长短期记忆网络（LSTM）由于其优越的序列信息建模能力，在时间序列预测中表现出显著优势。双向长短期记忆网络（BiLSTM）通过在时间维度上同时考虑过去和未来的信息，有效增强了模型捕捉序列上下文的能力，从而提升预测性能。
然而，深度学习模型在实际应用中依赖大量的超参数调优，如学习率、隐藏层单元数、时间步长、正则化参数等，这 ...