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