Python实现基于CHOA-BiLSTM黑猩猩优化算法(CHOA)优化双向长短期记忆网络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，机器学习算法在各个领域的应用越来越广泛，尤其在时间序列预测、数据回归分析等方面取得了显著的成果。长短期记忆网络（
LSTM
）作为一种基于递归神经网络（
RNN）的模型，能够有效处理序列数据中的长期依赖问题，被广泛应用于金融预测、语音识别、自然语言处理等任务。然而，
LSTM
模型在训练过程中常常会遇到局部最优解的问题，影响了其预测精度和泛化能力。
为了提高
LSTM
模型的性能，研究人员开始探索优化算法的引入。黑猩猩优化算法（
CHOA
）作为一种新兴的启发式优化算法，借鉴了黑猩猩群体合作、个体竞争以及领导者选择等社会行为，通过模拟黑猩猩群体中的合作与竞争关系来寻找全局最优解。
CHOA
优化算法具有全局搜索能力，能够避免传统优化方法中常见的局部最优解问题，并且在许多优化问题中取得了较好的结果。
结合CHOA
优化算法与
LSTM
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