金豺GJO优化CNN-LSTM用于多变量负荷预测（Matlab）

金豺GJO优化CNN-LSTM用于多变量负荷预测（Matlab）

1..GJO金豺优化算法

GJO（Golden Jackal Optimization）金豺优化算法是一种基于自然界金豺行为的启发式优化算法。它模拟了金豺在寻找食物和繁殖过程中的行为，通过迭代搜索来寻找最优解。

该算法的步骤如下：

1. 初始化种群：随机生成一定数量的个体作为初始种群。
2. 评估适应度：根据问题的适应度函数，计算每个个体的适应度值。
3. 更新个体位置：根据个体的适应度值和位置信息，更新个体的位置。
4. 更新全局最优解：根据个体的适应度值，更新全局最优解。
5. 更新个体速度：根据个体的位置信息和全局最优解，更新个体的速度。
6. 更新个体位置：根据个体的速度，更新个体的位置。
7. 判断终止条件：判断是否满足终止条件，如果满足则结束算法，否则返回步骤3。

GJO算法的优点包括：

1. 简单易实现：GJO算法的实现相对简单，不需要复杂的数学模型和计算。
2. 全局搜索能力强：GJO算法通过模拟金豺的行为，具有较强的全局搜索能力，可以找到较优的解。
3. 适应性强：GJO算法可以适应不同类型的问题，适用于多种优化问题的求解

2.CNN-LSTM模型结构：
  CNN-LSTM模型结构是将卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）结合在一起，用于处理图像/序列数据。
首先，通过CNN层提取输入序列的空间特征。CNN层可以包含多个卷积层、池化层和扁平