【LSTM时序预测】基于matlab鹈鹕算法优化长短时记忆POA-LSTM时序时间序列数据预测(含前后对比)【含Matlab源码 3101期】

本文介绍了使用matlab实现的鹈鹕算法优化的POA-LSTM模型在时序时间序列数据预测中的应用。相较于传统的LSTM,POA-LSTM结合预测性、最优性和自适应性,通过引入预测性损失函数和最优性指标提升预测准确性。进一步,鹈鹕算法利用粒子群优化来调整POA-LSTM的参数和结构,提高预测精度。文中提供了部分源代码展示预测结果,并提到了适用场景如股票价格和天气预测。

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