【LSTM时序预测】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】

⛄一、鹈鹕算法优化长短时记忆POA-LSTM时序时间序列数据预测简介

鹈鹕算法是一种优化长短时记忆（LSTM）网络的算法，用于时序时间序列数据的预测。它是基于POA-LSTM（Predictive Optimal Adaptive LSTM）模型的改进。

POA-LSTM是一种改进的LSTM模型，它结合了预测性、最优性和自适应性。它通过在训练过程中引入预测性损失函数，使得网络更加关注未来时刻的预测能力。同时，POA-LSTM还引入了最优性指标，通过最小化预测误差和最小化计算成本之间的平衡来优化网络结构。此外，POA-LSTM还具有自适应性，可以根据输入数据的特征自动调整网络结构。

鹈鹕算法是针对POA-LSTM模型进行的进一步优化。它通过引入粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）来优化POA-LSTM模型中的参数和结构。PSO是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟物种的群体行为来寻找最优解。

使用鹈鹕算法优化的POA-LSTM模型可以更准确地预测时序时间序列数据。它可以在考虑未来预测的同时，自动调整网络结构和参数，以最优的方式进行预测。这使得