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基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）-CNN-BiLSTM（双向长短期记忆网络）的时间序列预测模型

融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）原理如下：

①采用折射反向学习策略初始化麻雀算法个体，基本思想是通过计算当前解的反向解来扩大搜索范围，借此找出给定问题更好的备选解；②采用正余弦策略替换原始麻雀算法的发现者位置更新公式。当发现者搜寻的食物位于局部最优时，大量的跟随者会涌入到该位置，此时发现者与整个群体停滞不前，造成种群位置多样性出现损失；③对正余弦策略的步长搜索因子进行改进；原始步长搜索因子呈线性递减趋势，不利于进一步平衡SSA的全局搜索和局部开发能力。④采用柯西变异策略替换原始麻雀算法的跟随者位置更新公式。柯西分布与标准的正态分布相似，为连续的概率分布，在原点处值较小，两端较为扁长，逼近零速率较慢， 因而相比于正态分布能产生更大的扰动。因此，利用柯西变异对麻雀位置更新中的个体进行扰动，从而扩大麻雀算法的搜索规模，进而提升算法跳出局部最优能力。

基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）-CNN-BiLSTM（双向长短期记忆网络）的时间序列预测模型_第1张图片

CNN-BiLSTM的流程：将训练集数据输入CNN模型中，通过CNN的卷积层和池化 层的构建，用来特征提取，再经过BiLSTM模型进行序列预测。CNN-BiLSTM模型有众多参数需要调整，包括学习率，正则化参数，神经网络层数，卷积层数，BatchSize，最大训练次数等。

参考文献：《融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法》《基于VMD和CNN-BiLSTM的矿井提升电动机故障诊断方法》《基于残差修正CNN-BiLSTM的空中目标航迹短期预测算法》《基于VMD的CNN-BiLSTM-Att的短期负荷预测》《基于自适应经验小波分解与深层CNN-BiLSTM网络模型的短期负荷预测》

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注意：代码运行时间较长，运行时间与计算机性能有关，运行时间太长可以把种群调小一点

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