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本文提出了一种基于秃鹰搜索优化的 LSTM 网络模型（BES-LSTM），通过 BES 算法优化 LSTM 网络的隐含层个数，以提高时间序列预测的准确性和稳定性。实验结果表明，BES-LSTM 模型在日平均气温预测任务中表现出优异的性能，其预测误差明显小于传统 LSTM 模型。

摘要：本文提出了一种基于蝎子捕猎策略(SHS)优化的LSTM网络层数选择方法(SHS-LSTM)，用于一维时间序列预测。该方法通过三个阶段的智能优化：全局感知探索筛选候选层数，局部潜伏利用验证最优层数，最后进行突袭反馈的泛化验证。实验采用MATLAB 2022A/2024B实现，包含网络训练参数设置、预测执行和结果反归一化等核心程序。该方法有效解决了传统LSTM层数选择依赖经验的问题，通过SHS算法与LSTM的融合，实现了预测精度的提升。完整程序代码可通过指定方式获取。

本文提出了一种融合增强型获取-共享知识优化算法(eGSK)与LSTM网络的时间序列预测模型(eGSK-LSTM)。该模型通过改进的eGSK算法自动优化LSTM网络层数，解决了传统LSTM层数选择依赖经验的问题。eGSK算法采用知识获取与共享机制，在离散搜索空间高效寻找最优网络结构，结合LSTM强大的时序特征提取能力，实现高精度预测。文中详细介绍了算法原理、程序实现及参数设置，包括边界约束、掩码生成等关键步骤，并展示了在MATLAB环境下的运行效果。该模型特别适用于电力负荷、金融数据等一维时间序列的预测任务。

摘要：本文提出一种基于螳螂虾优化算法(MShOA)的LSTM改进方法(MShOA-LSTM)，通过仿生智能优化解决传统LSTM超参数调优问题。算法融合LSTM时序建模能力与MShOA全局搜索特性，采用偏振触发机制实现"觅食-攻击-防御"三策略协同优化。在MATLAB2022A/2024B环境下验证显示，该方法能自动优化LSTM关键参数（隐藏层节点数、学习率等），显著提升预测精度。程序实现包含参数优化、网络训练和预测模块，采用Adam优化器并支持GPU加速，最终输出反归一化预测结果和收敛曲

【摘要】河马优化算法(HO)是一种新型启发式算法，模拟河马的水域选择、领地划分和觅食行为。研究将其与LSTM结合构建HO-LSTM模型，通过HO算法优化LSTM的网络层数、学习率等参数，以最小化预测误差为目标。该模型避免了人工调参的主观性，平衡了模型复杂度与泛化能力，在MATLAB2022A/2024B环境下实现。程序包含数据处理、参数优化和模型构建模块，采用全局变量存储训练测试数据，通过适应度函数评估模型性能。算法通过模拟河马的三种核心行为实现全局搜索与局部优化的平衡，最终输出最优参数构建预测模型。完整程

摘要：本文提出一种基于黑翅鸢优化算法(BKA)的LSTM网络层数优化方法。BKA通过模拟黑翅鸢"侦察-俯冲-攻击"的捕食行为，实现全局搜索与局部开发的平衡，有效解决传统LSTM层数选择依赖经验的问题。算法在MATLAB2022A/2024B环境下实现，采用Adam优化器进行训练，通过GPU加速，最大训练轮数为240。实验结果表明，BKA-LSTM模型通过自适应优化网络层数，显著提升了时间序列预测的精度和泛化能力，为复杂时序建模提供了新的解决方案。

本文提出了一种基于蜣螂优化算法(DBO)改进的LSTM预测模型(DBO-LSTM)。该模型通过模拟蜣螂的滚球、跳舞和觅食三种行为，优化LSTM网络的隐含层数量和初始权重等关键参数，解决了传统LSTM依赖经验设置参数导致预测精度不足的问题。算法采用适应度函数评估预测误差，通过滚球行为实现全局搜索，跳舞行为进行局部开发，觅食行为保持多样性。实验结果表明，DBO-LSTM在MATLAB环境下具有较好的预测性能，收敛速度快且能有效避免局部最优。程序实现了网络训练、参数优化和预测功能，并支持GPU加速训练。

本文介绍了TTAO-LSTM（三角测量拓扑聚合优化的LSTM）模型，该模型通过引入三角测量拓扑聚合机制，将时间序列的局部特征与全局依赖进行结构化融合，同时优化LSTM网络层数量，实现对一维时间序列的高精度预测。程序采用MATLAB2022A/2024B版本，包含数据处理、参数定义和优化算法实现。TTAO算法理论部分详细阐述了三角测量拓扑特征提取和聚合优化机制，通过动态调整网络层数并融入拓扑聚合特征来优化LSTM模型。完整程序展示了从数据预处理到模型优化的完整流程，最终以预测误差最小化为目标进行参数优化。

本文提出了一种基于电鳗觅食优化算法(EEFO)的LSTM时间序列预测模型(EEFO-LSTM)。该模型通过模拟电鳗觅食行为的智能优化算法，自动优化LSTM的关键超参数(如隐藏层神经元数量)，避免了传统人工调参的低效问题。EEFO-LSTM结合了EEFO的全局寻优能力和LSTM对时序数据的建模优势，在MATLAB环境下实现了对一维时间序列的高精度预测。实验结果表明，该方法相比传统LSTM具有更快的收敛速度和更好的预测性能。文章详细阐述了算法原理、程序实现流程和关键代码片段，并提供了完整的MATLAB程序。

摘要：该研究提出一种基于海鸥优化算法(SOA)改进的LSTM时间序列预测模型(SOA-LSTM)。针对传统LSTM超参数依赖人工调试导致收敛慢、精度低的问题，利用SOA模拟海鸥捕食迁徙的智能行为来自动优化LSTM关键参数（如隐藏层神经元数）。模型在MATLAB环境下实现，通过SOA全局寻优选择最优参数组合，结合LSTM的门控机制处理时序数据的长短期依赖。测试结果表明，SOA-LSTM相比传统LSTM具有更快的收敛速度、更高的预测精度和更强的鲁棒性。该模型为时间序列预测提供了一种参数自动优化的智能解决方案。

摘要：红尾鹰优化的LSTM（RTH-LSTM）算法结合了红尾鹰优化算法（RTHO）和长短期记忆网络（LSTM），用于一维时间序列预测。RTHO优化LSTM的初始参数，解决局部最优问题，提升预测精度。程序在MATLAB 2022A/2024B上运行，包含LSTM网络结构定义、训练和预测过程。算法通过门控机制处理时间序列的长期依赖关系，利用RTHO的两阶段更新策略（全局探索和局部开发）优化参数。实验使用RMSE作为适应度函数，最终输出训练信息、预测结果和收敛曲线。完整程序保存为R2.mat文件。