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一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

亮点与优势：

 二、实际运行效果：

三、算法介绍：

四、完整程序下载：

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一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

• 本代码基于Matlab平台编译，将SCA(正余弦优化算法)与CNN-LSTM（卷积神经网络-长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据回归预测

• 输入训练的数据包含7个特征，1个响应值，即通过7个输入值预测1个输出值（多变量回归预测，个数可自行指定）

• 归一化训练数据，提升网络泛化性

• 通过SCA算法优化CNN-LSTM网络的学习率、卷积核个数、神经元个数等关键参数，同时记录下最优的网络参数

• 训练CNN-LSTM网络进行分类预测，实现更加精准的预测

• 自动输出多种多样的的误差评价指标，自动输出大量实验效果图片

亮点与优势：

• 注释详细，几乎每一关键行都有注释说明，适合小白起步学习

• 直接运行Main函数即可看到所有结果，使用便捷

• 编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码

• 所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手

• 出图详细、丰富、美观，可直观查看运行效果

• 附带详细的说明文档（下图），其内容包括：算法原理+使用方法说明

 二、实际运行效果：

三、算法介绍：

正余弦优化算法(Sine Cosine Algorithm,简称SCA)是一种仿自然优化算法，由澳大利亚学者Seyedali Mirjalili于 2016年提出。该算法通过创建多个随机候选解，利用正余弦数学模型来求解优化问题。

在正余弦优化算法中，寻优过程可以分为探索和开发两个阶段。在探索阶段，算法通过结合随机解在搜索空间中快速寻找可行区域；到了开发阶段，随机解会逐渐发生变化，且变化速度会低于探索阶段。在每一维度上，当前解会根据正弦或余弦函数并结合随机因子进行更新。 正余弦优化算法具有结构简单、参数少、易于实现的特点。

四、完整程序下载：