回归预测 | Python基于ISSA多策略改进麻雀优化ISSA-CNN-BiLSTM多输入单输出回归预测

效果一览

基本介绍

原创改进， 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。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式：私信博主回复Python基于ISSA多策略改进麻雀优化ISSA-CNN-BiLSTM多输入单输出回归预测。

参考资料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501

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