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织梦绑定网站出现错误,商城建设,广昌网站建设制作,WordPress浮动栏该代码实现了一个基于贝叶斯优化（Bayesian Optimization, BO）的LSTM（长短时记忆网络）预测模型，适用于单输出的回归预测任务。 一、研究背景 LSTM 擅长处理序列数据中的长期依赖关系，但超参数选择对模型性能影响显著。 贝叶斯优化 是一种高效的超参数调优方法，可自动搜索…该代码实现了一个基于贝叶斯优化（Bayesian Optimization, BO）的LSTM（长短时记忆网络）预测模型，适用于单输出的回归预测任务。一、研究背景LSTM擅长处理序列数据中的长期依赖关系，但超参数选择对模型性能影响显著。贝叶斯优化是一种高效的超参数调优方法，可自动搜索最优参数组合，减少人工调参成本。二、主要功能加载并预处理数据集（归一化、训练/测试集划分）。使用贝叶斯优化自动搜索LSTM关键超参数（神经元数量、学习率、批次大小）。构建并训练LSTM神经网络进行回归预测。评估模型性能，输出多项评价指标（RMSE、MAE、MSE、MAPE、R²）。可视化预测结果与真实值的对比图及散点图。三、算法步骤数据准备：加载数据、打乱顺序、划分训练/测试集。数据归一化：将输入输出映射到[0,1]区间。