ISSA-CNN-LSTM-Attention改进麻雀算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测 Matlab语言

1.多变量单输出，回归也可替换为时序单列预测。

Matlab版本要在2020B及以上。

优化的参数为：学习率，隐藏层节点数 ，正则化参数。

评价指标包括:R2、MAE、RMSE和MAPE等，出图效果如图1所示

2.麻雀算法改进点如下，附有PDF文献：

引入tent混沌映射初始化种群，采用自适应权重提高发现者个体位置质量，基于莱维飞行提升搜索质量，最后加入可变螺旋位置更新策略，使追随者位置更新变得更加灵活。

四个改进点，可完全满足您的需求

如果需要测试函数对比（与原始SSA）需要+20元

3.直接替换Excel数据即可用，注释清晰适合新手小白

4.附赠示例数据，如图2所示运行main一键出图

5.商品只是提供模型，价格不包含，后可保证运行

6.模型只是提供一个衡量数据集精度的手段， 因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果～

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