基于改進(jìn)鯨魚(yú)算法優(yōu)化LSTM的糧油溫度預(yù)測(cè)

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摘 要：針對(duì)糧油溫度預(yù)測(cè)問(wèn)題，提出一種基于改進(jìn)鯨魚(yú)優(yōu)化算法（IWOA）優(yōu)化長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的糧油溫度預(yù)測(cè)模型.針對(duì)傳統(tǒng)WOA算法收斂速度慢和容易陷入局部最優(yōu)等問(wèn)題，提出了應(yīng)用Logistic混沌映射、Levy飛行策略等方法來(lái)提升WOA算法的種群豐富度和搜索能力的方法.采用真實(shí)糧油溫度值（剩余11097字）