山羚羊优化 - 山羚羊优化技术,学习,经验文章

软件算法开发

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基于山羚羊优化的LSTM深度学习网络模型(MGO-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LSTM网络的性能高度依赖于超参数配置，其中隐含层个数是影响模型性能的关键超参数之一。传统的超参数优化方法如网格搜索、随机搜索存在效率低、易陷入局部最优等问题。山羚羊优化是一种新型元启发式优化算法，其核心是用山羚羊优化算法（MGO）自适应搜索LSTM隐含层最优神经元数量，以最小化时间序列预测误差。