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《Python 实现 CS-BP（布谷鸟搜索算法优化的 BP 神经网络）进行多变量时间序列预测》
需谨慎选择算法参数，如布谷鸟搜索的迭代次数和种群大小，以确保运行效率和结果准确性。神经网络，实现了对多变量时间序列数据的有效预测。神经网络并使用布谷鸟搜索算法进行优化，使其更好地在训练过程中学习数据特征。应用改进版的布谷鸟搜索算法或结合其他优化算法，进一步优化网络权重。对输入数据进行适当的标准化是很重要的步骤，尤其在处理高维数据时。将数据集划分为训练集和测试集，并准备输入和输出数据。下面是一个基础的布谷鸟搜索算法实现，用于优化。，以提高模型在时间序列预测上的表现。本项目旨在实现布谷鸟搜索算法优化的。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/143827072
该项目程序设计思路主要有哪些内容(多选)
0 人已经参与 已结束
环境准备
0人
数据准备
0人
文本处理与时间序列数据窗口化
0人
特征提取与序列创建
0人
设计算法与构建模型
0人
设置训练参数与优化器
0人
预测与后处理
0人
数据预处理：填补缺失值、异常数据平滑、归一化
0人
模型评估与预测效果可视化
0人
评估模型在测试集上的性能
0人
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