基于鹈鹕算法优化卷积双向长短期记忆神经网络POA-CNN-biLSTM实现股价序列预测算法研究附matlab代码-优快云博客

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本文介绍了在机器学习领域中，通过结合鹈鹕优化算法的POA-CNN-BiLSTM模型，优化卷积神经网络和双向长短期记忆网络在回归预测任务中的性能。模型利用CNN提取空间特征，BiLSTM捕捉时间依赖，而鹈鹕优化算法则用于调整超参数和权重，从而实现更精确的预测结果。

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🔥 内容介绍

在机器学习和人工智能领域，回归预测是一项重要的任务。它涉及根据输入数据的特征来预测连续值的输出。在过去的几年中，卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）已经证明在回归预测任务中具有出色的性能。

然而，为了进一步提高这些模型的性能，研究人员一直在寻找新的优化算法。在本文中，我们将介绍一种基于鹈鹕优化算法的POA-CNN-BiLSTM模型，该模型能够在回归预测任务中取得更好的结果。

首先，让我们简要介绍一下卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）。CNN是一种广泛应用于图像识别和计算机视觉任务的深度学习模型。它通过在输入数据上应用卷积操作来提取特征，并使用池化操作来减小特征图的大小。这种结构使得CNN能够自动学习输入数据的空间层次结构，并在训练过程中调整卷积核的权重。

另一方面，BiLSTM是一种适用于序列数据的循环神经网络（RNN）变体。它通过使用两个方向的LSTM单元来捕捉输入序列的上下文信息。这种双向结构使得BiLSTM能够同时考虑过去和未来的信息，从而更好地理解序列数据中的依赖关系。

然而，尽管CNN和BiLSTM在回归预测任务中表现出色，它们的性能仍然可以进一步改进。因此，我们引入了鹈鹕优化算法来优化POA-CNN-BiLSTM模型。鹈鹕优化算法是一种基于鹈鹕行为的启发式算法，它模拟了鹈鹕在觅食时的行为。该算法通过调整模型的超参数和权重来提高模型的性能。

在POA-CNN-BiLSTM模型中，我们首先使用CNN来提取输入数据的空间特征。然后，我们将CNN的输出传递给BiLSTM，以捕捉输入数据的时间依赖关系。最后，我们使用鹈鹕优化算法来调整模型的超参数和权重，以最大化模型的性能。

通过在多个回归预测任务上进行实验证明，POA-CNN-BiLSTM模型相比于传统的CNN和BiLSTM模型具有更好的性能。这表明鹈鹕优化算法能够有效地优化卷积神经网络和双向长短期记忆网络，从而提高回归预测任务的准确性。

总之，POA-CNN-BiLSTM模型是一种基于鹈鹕优化算法的优化模型，可以在回归预测任务中取得更好的结果。这种模型结合了卷积神经网络和双向长短期记忆网络的优点，并通过鹈鹕优化算法来进一步提高性能。未来的研究可以探索其他优化算法的应用，以进一步改进回归预测任务的结果。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );