NGO-LSTM数据回归预测，北方苍鹰算法优化LSTM超参数，预测精度卓越

NGO-LSTM数据回归预测利用北方苍鹰算法对LSTM超参数进行优化，结果显示预测精度显著超过传统LSTM模型。NGO（北方苍鹰算法）是2022年最新推出的一种优化算法，该算法成功应用于数据回归预测，通过对LSTM的超参数进行精心调整，大幅提升了模型的预测准确性。NGO-LSTM模型不仅适用于多输入单输出和单输入单输出的情况，还在时间序列预测任务中表现出色。LSTM（长短期记忆网络）是循环神经网络的一种变体，专门用于处理序列数据。该模型通过其记忆和遗忘机制，有效地捕捉了长期依赖关系，因此在时间序列预测、自然语言处理等领域得到广泛应用。超参数是机器学习模型中需要手动设置的参数，其优化可以显著提高模型性能和预测准确性。数据回归预测是通过分析历史数据预测未来数值的一种方法，可应用于金融市场、天气预报、股票价格等领域。时间序列预测则是通过分析时间上连续的数据点来预测未来数值，适用于销售预测、交通流量预测等多个领域。