基于MATLAB的IWOA-LSTM混合模型实现高精度数据回归预测及算法优化研究

简介：
本研究提出了一种结合改进鲸鱼优化算法(IWOA)与长短期记忆网络(LSTM)的混合模型，利用MATLAB平台进行开发和验证。通过该模型实现了对复杂时间序列数据的高精度回归预测，并针对LSTM算法进行了优化，提高了模型的泛化能力和计算效率。 本段落介绍了基于MATLAB的IWOA-LSTM混合模型，该模型旨在通过改进鲸鱼优化算法（IWOA）来优化长短期记忆网络（LSTM）的网络参数，从而提升数据回归预测的效果与泛化能力。文章首先阐述了项目背景及必要性，并指出了在LSTM中进行网络参数优化时存在的局限性；随后提出利用IWOA改进这一过程。接着详细描述了模型架构及其关键技术环节，包括设计、训练流程和优化策略等。最后，通过多指标数据的实证实验展示了该混合模型具备良好的预测精度及广泛的应用潜力。 本段落适合具有编程基础的数据科学家、机器学习研究员以及从事数据分析与优化算法开发的专业人士阅读。该项目主要用于提升时间序列数据回归预测的准确性，在金融、能源、医疗等领域拥有广阔应用前景，尤其是在股票价格预测、能耗估计和疾病发展趋势分析等方面表现尤为突出。其目标在于提高处理高维复杂数据时模型的泛化能力和训练效率，并为各类数据分析提供可靠的预测工具。 文章还提供了详细的MATLAB代码示例，涵盖从加载模型到测试数据导入、特征及标签提取、数据预处理直至最终结果展示等各个环节，帮助使用者快速掌握IWOA-LSTM混合模型的具体实现和技术细节。