MATLAB
实现基于
IPOA-LSTM
改进的鹈鹕优化算法（
IPOA
）优化长短期记忆神经网络数据分类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）
在现代人工智能技术迅速发展的今天，长短期记忆神经网络（
LSTM
）作为一种优秀的循环神经网络（
RNN）模型，广泛应用于时间序列数据的预测、分类及回归问题。
LSTM
网络通过引入记忆单元，能够有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，因此被广泛用于语音识别、自然语言处理、金融预测等领域。然而，
LSTM
在面对复杂数据时，可能受到模型参数调整不当或局部最优解困扰，导致优化效果不佳。为了提高
LSTM
模型的性能，近年来不少优化算法相继提出，其中鹈鹕优化算法（
POA）因其模拟鹈鹕觅食行为的独特性，展示了较强的全局搜索能力，尤其适用于解决高维、非线性、复杂的优化问题。
然而，传统的
POA在处理高复杂度问题时，可能存在收敛速度慢、容易陷入局部最优解等问题。为了解决这些问题，改进的鹈鹕优化算法（
IPOA
）应运而生。
IPOA
通过自适应的更新机 ...