（Python）使用CVOA-LSTM优化算法改进LSTM在新冠病毒预测中的应用
5星
- 浏览量: 0
- 大小:None
- 文件类型：None
简介：
本研究探讨了利用CVOA-LSTM优化算法提升LSTM模型性能，以更准确地预测新冠病毒的发展趋势，为疫情防控提供科学依据。
在Python项目CVOA_LSTM-master中使用新冠病毒优化算法来优化LSTM模型。以下是代码的重点部分：
```python
from CVOA.CVOA import CVOA
from ETL.ETL import *
from DEEP_LEARNING.LSTM import *
import time
if __name__ == __main__:
# 加载数据集
data, scaler = load_data(path_to_data=/Users/josftm/Documents/02_Investigacion/datasets/Demanda_Limpio_antiguo/demanda_limpio.csv, useNormalization=True)
# 将数据转换为监督式学习的数据集
data = data_to_supervised(data, historical_window=168, prediction_horizon=24)
# 数据分割
```
注意，上述代码片段中仅展示了加载和预处理数据的部分，并未展示完整的模型训练或预测部分。
全部评论 (0)
还没有任何评论哟~
