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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、方法原理介绍：

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tGSSA(自适应t分布与黄金正选改进的麻雀优化算法)与LSTM(卷积神经网络)结合，进行多输入数据回归预测。(多变量回归预测，个数可自行指定)

• 输入训练的数据包含7个特征，1个响应值，即通过7个输入值预测1个输出值。（数据导入后自动归一化，提升泛化性）

• 通过tGSSA算法优化LSTM的学习率、神经元个数参数，记录下最优的网络参数作为后续的应用网络。

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

• 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、方法原理介绍：

自适应t分布与黄金正弦改进的麻雀搜索算法（t-GSSA）原理

黄金正弦策略：

• 黄金分割导航：利用0.618黄金比例动态划分搜索范围，前期广域探索，后期聚焦优质区域。

• 正弦扫描机制：通过正弦函数的波动特性，模拟"雷达式"扫描解空间，兼顾大范围跳跃与局部精细搜索。

自适应t分布变异：

• 智能扰动调节：早期采用重尾t分布（类似大胆跳跃）逃离局部最优，后期趋近高斯分布（精细调整）提升精度。

自主进化能力：变异强度随迭代次数自动减弱，触发概率从50%动态降至40%，平衡探索与开发。

算法核心优势：

• 双策略协同：黄金正弦提供方向性搜索，t分布增强扰动多样性，突破传统算法"早熟"瓶颈。

• 动态自调节：无需人工调参，通过迭代进程自主控制搜索模式（粗搜索→细优化）。

四、完整程序下载：