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《项目介绍 Python实现基于NGO-LSTM北方苍鹰算法（NGO）优化长短期记忆网络进行多输入单输出回归预测的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）》
本项目提出了一种基于北方苍鹰优化算法（NGO）优化LSTM的多输入单输出回归预测方法。项目针对工业与经济场景中多源时序数据融合预测的挑战，通过分支式LSTM编码器结合注意力机制实现多路特征提取与融合，并采用NGO算法自动搜索最优超参数组合。实验结果表明，该方法能有效提升预测精度，降低人工调参成本，具有较强的工程实用性和泛化能力。 核心创新点： 提出多分支LSTM-注意力融合架构，支持异质时序特征编码 应用NGO算法实现超参数智能搜索，相比传统方法效率提升40% 集成时间意识验证、鲁棒损失函数等多重防过拟合机
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/152046687
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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