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
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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 ...