回歸預測 | Python基于ISSA多策略改進麻雀優(yōu)化ISSA-CNN-BiLSTM多輸入單輸出回歸預測

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基本介紹

原創(chuàng)改進， ISSA多策略改進麻雀優(yōu)化ISSA-CNN-BiLSTM 多輸入單輸出回歸 python代碼
優(yōu)化參數(shù)：filter,unints1,units2，學習率（可添加）
以下是三個主要的改進點：
sin混沌映射： sin混沌映射初始化種群，這是一種確定性的方法，它生成一系列基于sin函數(shù)的隨機數(shù)，以作為初始種群的一部分。這種初始化方法可以增加多樣性，使種群更有可能在搜索空間中找到更好的解。
發(fā)現(xiàn)者萊維飛行：引入了萊維飛行，以更好地探索搜索空間。傳統(tǒng)麻雀搜索算法通常使用隨機漫步來更新發(fā)現(xiàn)者的位置。改進點二使用萊維分布來生成步長，以便更遠距離的移動，從而提高了全局搜索的潛力。
遺傳算子變異操作：引入遺傳算子的變異操作。這意味著一部分個體會受到變異操作的影響，以增加種群的多樣性，這有助于更好地探索搜索空間。

程序設計

完整程序和數(shù)據(jù)獲取方式：私信博主回復Python基于ISSA多策略改進麻雀優(yōu)化ISSA-CNN-BiLSTM多輸入單輸出回歸預測。

參考資料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-796497.html

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