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一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
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本代码基于Matlab 平台编译，将SSA (樽海鞘群算法 )与CNN- LSTM （卷积-长短期记忆神经网络 ）结合，进行多输入数据回归预测
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输入训练的数据包含7个特征 ，1个响应值 ，即通过7个输入值预测1个输出值**（多变量回归预测，个数可自行调整）**
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通过SSA算法优化CNN-LSTM网络的学习率、卷积核个数、神经元个数参数，记录下最优的网络参数
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自动归一化处理，训练CNN-LSTM网络，实现更加精准的预测
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迭代计算过程中，自动显示优化进度条，实时查看程序运行进展情况
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自动输出多种多样的的误差评价指标，自动输出大量实验效果图片
亮点与优势：
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注释详细，几乎每一关键行都有注释说明，适合小白起步学习
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直接运行Main函数即可看到所有结果，使用便捷
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编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码
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所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手
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出图详细、丰富、美观，可直观查看运行效果
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附带详细的说明文档（下图），其内容包括：算法原理+使用方法说明
二、实际运行效果：
三、算法介绍：
樽海鞘算法（Sea Cucumber Algorithm）是一种基于海洋生物樽海鞘行为的启发式优化算法。樽海鞘是一种海洋无脊椎动物，其生活方式和行为特征启发了这一算法的设计。樽海鞘算法主要受到樽海鞘的聚集行为和自组织特性的启发。在算法中，个体（代表樽海鞘）通过模拟樽海鞘的聚集和分散行为来搜索最优解。算法的基本思想是在搜索空间中随机生成一群个体（樽海鞘），然后通过模拟樽海鞘的聚集和散开过程，不断优化个体的位置，以寻找最优解。樽海鞘算法通常包括以下步骤：
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初始化：随机生成一群个体（樽海鞘）作为初始种群。
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评估：根据适应度函数评估每个个体的适应度。
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聚集和分散：模拟樽海鞘的聚集和分散行为，更新个体的位置。
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选择：根据一定的选择策略选择优秀个体作为下一代种群。
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迭代：重复进行聚集、分散、评估和选择步骤，直到达到停止条件。
樽海鞘算法在解决优化问题中具有一定的优势，特别适用于复杂的多模态优化问题和具有高维度搜索空间的问题。通过模拟海洋生物的行为，樽海鞘算法能够有效地在搜索空间中寻找全局最优解或局部最优解。
四、完整程序下载：
