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《MATLAB实现基于COA-LSTM浣熊优化算法（COA）优化长短期记忆网络（LSTM）进行时间序列预测的详细项目实例》
摘要：本项目提出了一种基于浣熊优化算法(COA)优化的长短期记忆网络(LSTM)时间序列预测方法(COA-LSTM)。通过COA算法自动调优LSTM的关键超参数(隐藏单元数、学习率、训练轮数等)，显著提升了模型预测精度和训练效率。项目在MATLAB环境下实现完整流程：数据预处理采用滑动窗口和标准化方法；COA算法模拟浣熊觅食行为进行参数优化；LSTM网络有效捕捉时序特征；结果评估包含多种指标和可视化展示。实验表明，该方法在金融、能源、气象等领域的时间序列预测中表现优异，平均绝对误差(MAE)降低30%以上，
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/149900772
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