使用布谷鸟算法优化的LSTM进行数据回归预测

使用布谷鸟算法优化的LSTM进行数据回归预测

在时间序列数据分析方面，长短时记忆网络（LSTM）已经成为一种流行的方法。然而，LSTM模型中的大量参数使得该模型的训练变得困难。因此，本文提出了一种基于布谷鸟算法的优化方法来加速LSTM模型的训练过程并提高其预测准确性。

布谷鸟算法是一种新兴的自适应优化算法，其思想源于布谷鸟在寻找食物和伙伴时的交流方式。该算法通过模拟布谷鸟群体的寻食行为，来实现对目标函数的全局搜索。与其他优化算法相比，布谷鸟算法具有收敛速度快、易于实现等优点。

下面我们将通过Matlab代码实现使用布谷鸟算法优化的LSTM进行数据回归预测。

首先，我们需要加载数据并将其归一化以便于模型训练：

data = load('dataset.mat');
input = normalize(data.input);
target