1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
4.算法理论概述
基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）优化的CNN-LSTM（卷积神经网络-长短时记忆网络）时间序列回归预测模型，是一种结合了进化计算与深度学习的先进预测方法，旨在提高对时间序列数据未来值预测的准确性和稳定性。这种方法通过GA优化CNN-LSTM模型的超参数，以实现对时间序列数据更高效的特征提取和模式学习。
4.1 遗传算法（GA）原理
遗传算法是一种模拟自然界中生物进化过程的全局优化算法，通过“选择”、“交叉”（杂交）和“变异”等操作，逐步优化个体群体，寻找问题的最优解。在CNN-LSTM模型优化中，GA的目标是找到一组最佳超参数（如学习率、网络结构参数等），使得模型的预测性能指标（如均方误差、R²分数等）最优。
4.2 GA优化CNN-LSTM步骤
CNN-LSTM模型结合了卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM），以高效处理时间序列数据的特征提取和序列建模。
GA优化CNN-LSTM步骤
初始化：随机生成一组超参数个体（染色体），构成初始种群。
评估：对每个个体（一组超参数），训练对应的CNN-LSTM模型，并在验证集上评估性能。
选择：基于评估性能，选择优秀个体（如采用轮盘赌选择、锦标赛选择等策略）。
交叉：对选中个体进行交叉操作，生成新的个体（如单点交叉、均匀交叉）。
变异：以一定概率对个体的某些基因（超参数）进行变异（如突变率改变）。
重复：回到步骤2，直到达到预设的代数或满足停止条件。
