基于蝙蝠算法优化的长短期记忆神经网络用于数据分类预测（附带MATLAB代码）

CodeSpark

于 2023-09-13 14:47:57 发布

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文章标签：算法神经网络分类 Matlab

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本文介绍如何利用蝙蝠算法优化长短期记忆神经网络（LSTM）以提升数据分类预测效果。通过MATLAB代码示例展示模型定义、适应度函数、蝙蝠算法优化过程及模型评估。

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基于蝙蝠算法优化的长短期记忆神经网络用于数据分类预测（附带MATLAB代码）

简介：
长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种常用于序列数据建模和预测的深度学习模型。蝙蝠算法（Bat Algorithm, BA）是一种基于自然界蝙蝠群体行为的全局优化算法。本文将介绍如何使用蝙蝠算法来优化LSTM模型，以实现数据分类预测任务。

% 导入深度学习和蝙蝠算法优化工具箱
import matlab.deeplearning.*
import matlab.optimizer.*

% 导入数据集（假设已经准备好）
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