MATLAB
实现基于
SA-MCWOA-LSTM-AdaBoost
融合模拟退火（
SA）和改进的混沌鲸鱼优化算法（
MCWOA
）优化长短期记忆网络结合
AdaBoost
时间序列预测的详细项目实例
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随着科技的不断发展，尤其是在大数据和人工智能领域，时间序列预测逐渐成为各行各业中的关键技术之一。时间序列预测通过对历史数据的分析，能够为决策者提供未来趋势的预测信息。随着模型的复杂性和精度要求的提升，传统的时间序列预测方法逐渐显示出其局限性，尤其是在处理非线性、动态和高维数据时的准确性问题。长短期记忆网络（LSTM）作为一种经典的循环神经网络（RNN）模型，在处理时序数据时展现了显著的优势，其能够解决传统神经网络在处理长序列时的梯度消失问题。然而，LSTM模型依然存在在模型训练过程中容易陷入局部最优解的问题，这对提高预测准确性造成了障碍。为了克服这一挑战，许多研究者提出了优化算法，特别是基于自然启发式的优化算法。
鲸鱼优化算法（WOA）作为一种受自然界鲸鱼捕猎行为启发的优 ...