本资源提供使用MATLAB中的灰狼优化算法来改进LSTM（长短期记忆）模型，以进行时间序列的回归预测。附赠完整代码供学习参考。
海神之光上传的全部代码均可运行并经过亲测验证有效；1、压缩包内包含主函数Main.m和其他调用函数m文件；无需额外运行结果或效果图展示；2、适用于Matlab 2019b版本，若出现错误，请根据提示进行修改；3、操作步骤如下：第一步是将所有代码文件放置在当前的MATLAB工作目录中；第二步为打开除Main.m之外的所有其他m文件；第三步运行程序直至完成并得到结果。
此外，对于仿真咨询或其他服务需求，可以联系博主以获取更多帮助。具体的服务包括但不限于：
- 完整代码提供
- 期刊或参考文献复现
- MATLAB程序定制
科研合作方面涉及智能优化算法与LSTM分类预测系列程序的定制和研究协作方向包括：
1. 遗传算法（GA）/蚁群算法（ACO）对LSTM进行优化；
2. 粒子群算法（PSO）/蛙跳算法（SFLA）应用于LSTM优化；
3. 灰狼算法（GWO）/狼群算法（WPA）用于改进LSTM性能；
4. 鲸鱼优化算法（WOA）/麻雀搜索算法（SSA）对LSTM进行调优；
5. 萤火虫算法（FA）/差分进化法(DE)在LSTM中的应用；
6. 其他智能优化方法结合使用于改进LSTM模型。
5星
