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《MATLAB实现基于GA-CNN-LSTM遗传算法（GA）优化卷积长短期记忆神经网络进行多变量时序预测的详细项目实例》
本文介绍了一种基于遗传算法(GA)优化的卷积长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)模型，用于多变量时序预测。该模型创新性地结合了CNN的特征提取能力、LSTM的时间序列建模能力和GA的全局优化能力，显著提升了预测精度。文章详细阐述了项目背景、目标意义、技术挑战与解决方案，并重点描述了模型架构设计、数据预处理流程、算法实现细节和评估方法。通过MATLAB代码示例展示了从数据准备、模型构建到训练优化的完整实现过程。项目在金融、能源、医疗等多个领域具有广泛应用价值，未来可通过引入Transformer架构和自动化
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/148911383
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麻雀算法（SSA）优化卷积神经网络（CNN）
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鲸鱼优化算法（WOA）优化的卷积双向长短期记忆网络（CNN-
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贝叶斯优化算法（BO）优化卷积神经网络（CNN）
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S4VM半监督支持向量机
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LR逻辑回归
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WOA-CNN-BiGRU-Attention
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MIV-SVM的平均影响值MIV算法结合支持向量机
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BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元
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CNN-BiGRU-Attention
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EVO-CNN
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