本研究提出了一种利用麻雀搜索算法(SSA)优化LSTM神经网络参数的方法，旨在提升LSTM模型在序列数据分类任务中的性能。通过仿真验证了该方法的有效性与优越性。
麻雀算法（SSA）优化LSTM长短期记忆网络实现分类算法。如果有数据问题，请通过私聊联系我；我会提供代码答疑服务，并尽量在第一时间回复您的疑问。如果对我的服务不满意，您可以查看首页上的退款政策。此外，我还提供定制化服务。
以下是模型创建的相关参数设置：
```python
P_percent = 0.2 # 生产者的人口规模占总人口规模的20%
D_percent = 0.1 # 预警者的人口规模占总人口规模的10%
self.pNum = round(self.pop * P_percent) # 生产者的人口规模
self.warn = round(self.pop * D_percent) # 预警者的人口规模
def create_model(units, dropout):
model = Sequential()
model.add(CuDNNLSTM(units=units, return_sequences=True, input_shape=(len(X_train[0]), 1)))
model.add(Dropout(dropout))
```
5星
