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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GA(遗传算法)与CNN-LSTM（卷积神经网络-长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据时序预测

• 输入训练的数据包含8个特征，1个响应值，即通过8个输入值预测1个输出值（多变量时序预测，个数可自行指定）

• 归一化训练数据，提升网络泛化性

• 通过GA算法优化CNN-LSTM网络的学习率、卷积核个数、神经元个数参数，记录下最优的网络参数

• 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

• 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：

遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种启发式搜索算法，模拟了生物进化过程中的自然选择和遗传机制，由美国的约翰·荷兰（John Holland）教授在上世纪60年代提出。遗传算法通过模拟生物进化过程中的“优胜劣汰”机制，以及基因的交叉、变异等遗传操作，来搜索问题的最优解或近似最优解。遗传算法的基本思想是通过对候选解（个体）的编码、选择、交叉和变异等操作，在种群中不断进化出更好的解。下面详细介绍遗传算法的基本流程：

1. 初始化种群：首先，随机生成一定数量的个体作为初始种群，每个个体都代表问题的一个可能解，这个过程涉及到如何编码问题的解，以便算法进行操作。

2. 评估适应度：对种群中的每个个体，利用适应度函数来评估其在问题空间中的性能，即其解决问题的优劣程度。适应度函数通常是问题的目标函数。

3. 选择操作：根据个体的适应度，选择一部分个体作为下一代的父母，而不适应度较低的个体则有较小的机会被选择。选择操作的目的是保留适应度较高的个体，促使种群朝着更优秀的方向演化。

4. 交叉操作：从选定的父代个体中，随机选取两个个体，进行交叉操作，生成子代。交叉操作模拟了生物进化中的杂交过程，将两个个体的染色体进行交叉，产生新的个体。

5. 变异操作：对生成的子代个体进行变异操作，以增加种群的多样性。变异操作模拟了生物进化中的突变过程，通过对个体的染色体进行随机的改变，产生新的个体。

6. 更新种群：将父代和子代个体合并，形成新的种群。这样经过选择、交叉和变异操作之后，种群中的个体质量有所提高，具有更好的适应度。

四、完整程序下载：