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采用鲸鱼优化方法对LSTM的隐藏层神经网络对其学习率、训练步数等参数进行优化调整，并且该模型的因变量是由多个特征维度构成。

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简介：
采用鲸鱼优化算法对LSTM的隐含层神经网络结构进行参数寻优优化，具体涉及学习率、训练迭代次数等三个关键参数的优化配置。模型的因变量为多维，即多个特征维度的数据输入；而输出结果则是单维，对应单一预测目标。代码实现中添加了详细说明注释，便于理解和维护。具有较高的可复用性特征。一旦替换训练数据后，用户即可轻松启动模型进行预测任务。

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  • 基于鲸鱼优化算法WOA优化LSTM参数，并构建多特征输入的单变量预测模型，结合WOA-LSTM方法进行分析
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    本研究提出了一种新的时间序列预测方法WOA-LSTM，通过鲸鱼优化算法对LSTM模型的学习率、隐藏层节点及正则化参数进行优化。该方法于2018年完成。 基于鲸鱼算法优化长短期记忆网络(WOA-LSTM)的时间序列预测。优化参数包括学习率、隐藏层节点个数以及正则化参数，要求使用2018b及以上版本的Matlab编写代码。评价指标涵盖R2、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（根均方误差）和MAPE（平均绝对百分比误差）。该代码质量极高，并且方便学习者进行数据替换与测试。
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  • 基于北方苍鹰算法优化的深度置信网络（NGO-DBN）数据分类预测，涉及隐藏层节点数、迭代次数及学习率的多特征单输出模型参数优化
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