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遗传算法用于数据预测的源代码。

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简介：
我们提供了涵盖范围从1到16的1600多个数据集，这些数据呈现出完全随机且无特定规律的分布。为了对这些数据进行预测，采用了遗传算法作为实现手段。

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  • 遗传算法的数据预测源码
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    本资源提供了一套基于遗传算法优化支持向量机（SVM）的数据分类MATLAB代码，适用于科研与工程应用中的高效分类问题求解。 基于遗传算法优化实现SVM数据分类的MATLAB源码.zip
     
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  • 用于TSP问题的遗传算法源代码
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  • 【LSTM预测】利用遗传优化算法改良的LSTM预测MATLAB代码.zip
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    本资源提供了一种改进型长短期记忆网络（LSTM）预测模型，结合了遗传算法进行参数优化。附带的MATLAB代码可帮助用户实现高效的预测任务。 基于遗传优化算法改进的LSTM预测MATLAB源码(zip文件)
     
  • 采用遗传算法优化的神经网络预测代码
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    本项目利用遗传算法优化神经网络参数，旨在提高预测模型的准确性和效率。通过Python实现，适用于数据量大、模式复杂的应用场景。 该代码是基于MATLAB编写的，使用遗传算法优化神经网络进行预测。神经网络包含五个隐层，并输出预测值及误差。
     
  • 基于遗传算法优化的LSTM预测代码（Python实现）
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    本项目采用Python编写，结合遗传算法对LSTM模型进行参数优化，以提高时间序列预测精度。适合数据科学家和机器学习爱好者研究与实践。 GA-LSTM 使用遗传算法优化的LSTM预测代码用Python实现可以直接运行。可以通过修改lstm.py中的load数据部分来进行调整。