SSA-BiLSTM

SSA-BiLSTM是一种用于时序数据预测的算法，它结合了Singular Spectrum Analysis (SSA)和双向长短时记忆神经网络 (biLSTM)。SSA用于对时间序列数据进行降维和去噪处理，而biLSTM则用于学习时间序列的复杂非线性模式。麻雀算法是一种优化方法，用于进一步提高SSA-biLSTM的预测性能。实验结果表明，SSA-BiLSTM相比于传统的优化算法，能够更快地收敛到全局最优解，并且在数据分类预测任务中取得了更高的准确率和更低的误差率。未来的研究可以进一步探索麻雀算法在其他机器学习任务中的应用，并且进一步优化SSA-BiLSTM模型的性能。