基于黑翅鸢优化的LSTM深度学习网络模型(BKA-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.部分程序4.算法理论概述5.完整程序传统LSTM模型的网络层数量依赖人工经验选择，易导致过拟合或欠拟合问题。黑翅鸢优化算法（Black Kite Algorithm, BKA）是模拟黑翅鸢捕食行为的新型群智能优化算法，具有收敛速度快、全局搜索能力强的特点。将BKA用于优化LSTM的网络层数量，构建BKA-LSTM模型，可实现时间序列预测精度与模型泛化能力的提升。