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基于 MATLAB 的遗传算法优化双向长短时记忆网络 (GA-BiLSTM) 数据预测（含前后对比）
1. 介绍
GA-BiLSTM 是一种基于深度学习的数据回归预测算法，可以用于预测连续值的目标变量。该算法使用遗传算法 (GA) 优化双向长短时记忆网络 (BiLSTM) 的参数，以提高预测准确性。
BiLSTM 是一种特殊的循环神经网络 (RNN)，具有较强的记忆能力，可以学习双向的时间依赖关系。因此，BiLSTM 非常适合用于处理时间序列数据，例如预测股票价格、汇率等。
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，可以用于找到最优解。在 GA-BiLSTM 算法中，GA 用于优化 BiLSTM 模型的超参数，例如学习率、隐藏层节点数等，以提高模型的性能。
2. 原理详解
GA-BiLSTM 算法的原理如下：
- 数据预处理： 对数据进行标准化、缺失值处理等操作。
- 构建 BiLSTM 模型&#x