基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真
**算法预览图省略**
- **软件版本**: MATLAB 2022a
- **核心代码片段**略
- **PSO-CNN-LSTM概览**: 结合深度学习与优化,解决复杂时间序列预测。
- **CNN**利用卷积捕获时间序列的空间特征。
- **LSTM**通过门控机制处理长序列依赖,避免梯度问题。
- **流程**:
1. 初始化粒子群,每个粒子对应CNN-LSTM参数。
2. 训练模型,以验证集MSE评估适应度。
3. 使用PSO更新粒子参数,寻找最佳配置。
4. 迭代优化直到满足停止条件,如最大迭代次数或找到优良解。