Python实现基于MSADBO-CNN-LSTM改进的蜣螂算法（MSADBO）优化卷积长短期记忆神经网络多特征回归预测的详细项目实例
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随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在多个领域取得了突破性的进展。特别是在时间序列数据的分析和预测方面，深度神经网络，如卷积神经网络（
CNN）和长短期记忆网络（
LSTM
）已经成为了主流的选择。这些模型能够高效地处理复杂的多特征输入，捕捉数据中的空间特征和时间依赖性，广泛应用于金融预测、气候变化预测、健康监测等诸多领域。
然而，深度神经网络模型的性能在很大程度上依赖于超参数的选择。卷积层的过滤器数量、
LSTM
的单元数、学习率等超参数都极大地影响着模型的训练效果。传统的超参数选择方法通常依赖于经验或者网格搜索，但这些方法往往效率较低，容易陷入局部最优解。为了提高深度学习模型的预测精度与训练效率，近年来，许多研究者开始尝试通过优化算法来自动选择最优超参数。
蜣螂算法（
Dung Beetle Optimization Algorithm ...