Python实现基于DBO-LSTM蜣螂
优化算法（DBO）优化长短期记忆神经网络进行多变量时间序列预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
时间序列预测在现代社会的多个领域中具有极其重要的意义，尤其是在金融市场、能源管理、气候预测、交通流量控制等方面。随着机器学习与深度学习技术的不断发展，长短期记忆神
经网络（
LSTM
）逐渐成为处理时间序列问题的首选模型。
LSTM
能够有效地捕捉时间序列数据中的长程依赖性，这使其在金融市场预测、天气预测、销售预测等应用中得到了广泛的应用。然而，
LSTM
模型在实际应用中往往面临着一些挑战，包括模型超参数的调优、局部最优解问题以及数据的非线性特性等。
为了解决这些问题，近年来有研究提出了多种优化算法，其中基于蜣螂优化算法（
DBO）优化LSTM
模型的研究引起了广泛关注。蜣螂优化算法是一种模拟蜣螂寻找食物路径的自然启发式优化算法，具有较强的全局搜索能力和较少的计算开销。
DBO-LSTM
结合了蜣螂优化算法的全局搜索能力与
LSTM
的时间序列建模能力， ...