GA-LSTM的国内外研究现状

GA-LSTM是一种基于遗传算法（Genetic Algorithm，GA）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）的混合神经网络模型。下面是GA-LSTM的国内外研究现状：

国外研究现状：
GA-LSTM模型最初由Liu等人在2018年提出，主要应用于时序预测领域。自提出以来，该模型已经被广泛应用于不同领域，例如金融预测、环境污染预测、电力负荷预测、股票预测等。研究者们通过调整模型参数、引入新的优化算法和结合其他技术，不断优化GA-LSTM模型的性能，取得了一系列较好的预测结果。

国内研究现状：
国内对于GA-LSTM模型的研究相对较少，但是也取得了一些进展。研究者们主要应用GA-LSTM模型进行气象预测、水文预测、航空安全预测等领域的预测，同时也尝试将该模型应用于其他领域。然而，目前国内研究的数量和质量还需要进一步提高，以更好地推动GA-LSTM模型在中国的应用和发展。