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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：
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
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归一化训练数据，提升网络泛化性
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通过MFO算法优化LSTM网络的学习率、神经元个数参数，记录下最优的网络参数
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迭代计算过程中，自动显示优化进度条，实时查看程序运行进展情况
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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：
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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
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直接运行Main函数即可看到所有结果，使用便捷
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编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码
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所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手
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出图详细、丰富、美观，可直观查看运行效果
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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：
飞蛾扑火算法(MFO)的灵感来源于飞蛾在夜间导航时的特殊方式，即横向定位。飞蛾扑火优化算法的核心概念是模拟飞蛾在寻找光源（火焰）时的行为。在自然界中，飞蛾倾向于飞向光源，这种行为可能会导致它们被火焰吸引并最终燃烧。然而，MFO算法并不简单地模拟飞蛾直接飞向火焰的行为，而是更加复杂和智能化地利用飞蛾导航的特点。
具体来说，MFO算法包含两个主要阶段：飞蛾的移动和火焰的更新。在飞蛾的移动阶段，算法模拟了飞蛾在寻找光源时的行为，通过调整飞蛾的位置来搜索最优解。在火焰的更新阶段，算法根据飞蛾的位置信息更新火焰的位置，以便吸引更多的飞蛾，并保持优化的过程
四、完整程序下载：
