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基于自定义损失函数设计的长短期神经网络模型与LSTM神经网络模型（代码已完善、数据充足、公式完善）

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简介：
使用MATLAB进行编程，并通过长短期记忆网络（LSTM）实现回归预测。代码部分完整，并附带了相关数据集和详细注释。如需进一步了解或有任何问题，请通过私信与我联系。本科及本科以上层次的用户均可下载应用并进行扩展。如需进一步扩展或调整，请联系博主。

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    GACNN是一种创新性的基于神经网络的模型，通过融合图卷积算法与自注意力机制，显著提升了复杂数据结构上的特征提取能力。 神经网络基于GA是父类。 SteadyStateGA ， GenerationalGA 和 ElitismGA 继承自 GA 。 testXXX.py 用于测试上述不同的 GA 方案。 DataMgr.py 帮助加载和写入数据。 GradientDescentCNN.ipynb 训练由 adam 优化的传统 CNN。 若要了解更多信息，请继续探索！
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