算数优化算法AOA优化LSTM的神经元个数，学习率，迭代次数，做多个特征变量输入，单个因变量输出的拟合预测建模

算数优化算法AOA优化LSTM的神经元个数，学习率，迭代次数，做多个特征变量输入，单个因变量输出的拟合预测建模。
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程序是matlab语言，需求版本是2020b及以上。
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标题：AOA算法优化LSTM神经网络的拟合预测建模

摘要：LSTM神经网络是一种常用的深度学习模型，在进行时间序列数据的拟合预测时具有出色的表现。然而，LSTM神经网络存在神经元个数、学习率、迭代次数等多个超参数需要调整，这对于算法的性能表现具有重要影响。为此，本文提出了一种利用算数优化算法（AOA）优化LSTM神经网络的超参数的方法，提高了LSTM神经网络的拟合预测能力。

正文：

1. 引言

拟合预测是时间序列分析中的重要环节，通常使用机器学习算法进行建模。LSTM神经网络是一种经典的机器学习算法，它在拟合预测中表现优异。然而，LSTM神经网络存在多个超参数需要调整，这对于算法的性能表现具有重要影响。

1. AOA优化算法简介

AOA算法是一种常用的优化算法，基于“优”的性质寻找最优解。AOA算法的优点在于，它是一种全局优化算法，可以在多种不同的问题中得到很好的应用。AOA算法的主要思想是通过计算变量的约束条件和目标函数来寻找最佳解。

1. AOA优化LSTM神经网络的超参数

为了优化LSTM神经网络的超参数，我们结合AOA算法进行了如下实验。

首先，我们使用AOA算法优化LSTM神经网络的神经元个数，学习率和迭代次数等超参数。通过对实验结果进行分析，我们发现，AOA算法可以有效提高LSTM神经网络的拟合预测精度。

其次，我们尝试在传统LSTM神经网络的基础上，增加特征变量的个数，以进一步提高拟合预测的准确性。实验结果表明，增加特征变量的个数确实可以提高LSTM神经网络的拟合预测能力。

最后，我们进行了测试集的预测拟合图和线性拟合图，以及优化的迭次收敛图，并打印了多种评价指标，方便分析和模型评价。

1. 结论

本文利用AOA算法优化LSTM神经网络的超参数，提高了LSTM神经网络的拟合预测能力。实验结果表明，AOA算法可以有效提高LSTM神经网络的拟合预测精度。同时，增加特征变量的个数也可以进一步提高LSTM神经网络的拟合预测能力，为拟合预测分析提供了一种新的思路。

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