ISSA多策略改进麻雀优化ISSA-CNN-BiLSTM 多输入单输出回归 python代码

优化参数：filter,unints1,units2，学习率（可添加）

以下是三个主要的改进点：

sin混沌映射： sin混沌映射初始化种群，这是一种确定性的方法，它生成一系列基于sin函数的随机数，以作为初始种群的一部分。

这种初始化方法可以增加多样性，使种群更有可能在搜索空间中找到更好的解。

发现者莱维飞行： 引入了莱维飞行，以更好地探索搜索空间。

传统麻雀搜索算法通常使用随机漫步来更新发现者的位置。

改进点二使用莱维分布来生成步长，以便更远距离的移动，从而提高了全局搜索的潜力。

遗传算子变异操作：引入遗传算子的变异操作。

这意味着一部分个体会受到变异操作的影响，以增加种群的多样性，这有助于更好地探索搜索空间。

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模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，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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