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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在现代社会中，时间序列预测已成为各行各业中不可或缺的工具，尤其是在金融、气象、能源管理、交通流量预测等领域。时间序列预测的核心目标是通过分析历史数据，预测未来趋势和行为。然而，时间序列数据的特点往往是非线性、动态变化且存在噪声，这使得传统的预测方法难以提供高精度的结果。为了克服这一挑战，近年来，深度学习和优化算法的结合成为了时间序列预测领域的一个研究热点。尤其是卷积神经网络（
CNN）和长短期记忆网络（
LSTM
）的组合，通过处理复杂的空间和时间数据，能够显著提高预测的准确性。而如何进一步提高这类深度学习模型的性能，便成为了一个重要的课题。
鹈鹕算法（
POA，Pelican Optimization Algorithm
）作为一种模拟鹈鹕觅食行为的自然启发式优化算法，因其较强的全局搜索能力和较低的计算复杂度，近年来在许多优化问题中得到了广泛的应用。
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