创新融合：SCSSA+CNN-BiLSTM无文献优化算法实操与应用

本文档介绍了一项创新性的融合了正余弦和柯西变异的麻雀搜索优化算法（SCSSA），以及其在结合卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）中的应用。SCSSA算法的主要创新点在于： 1. 折射反向学习策略：通过计算当前解的反向解，这个策略能够扩大搜索空间，有助于寻找更优解，避免陷入局部最优。 2. 正余弦策略：针对原始麻雀算法的局限，正余弦策略在发现者位置更新时引入周期性变化，减少因局部最优导致的种群位置多样性损失，增强全局搜索和局部开发能力的平衡。 3. 改进的步长搜索因子：传统的线性递减趋势被优化，使得算法在全局搜索和局部精细探索之间更加灵活。 4. 柯西变异策略：引入柯西分布作为变异因子，不同于正态分布，柯西分布的特性使其能产生更大的扰动，有利于算法跳出局部最优状态。 在应用层面，CNN-BiLSTM组合用于时间序列预测，其流程包括数据预处理（输入训练集，利用CNN的卷积层和池化层提取特征），然后由BiLSTM进行序列建模和预测。这个模型的参数调优非常重要，如学习率、正则化参数、网络结构（层数、卷积层数量）、批次大小和训练轮次等。 使用CNN-BiLSTM的优势在于其对时间序列数据的高效处理能力和预测精度，特别是在电力系统等领域的运行优化与规划、时间序列预测和回归分类任务中。本文提供的MATLAB代码实现为这些复杂问题的解决提供了新的方法和工具，对于学术研究和实际项目开发具有较高的实用价值。由于文章声称是原创且无相关文献支持，这表明作者可能对现有技术进行了独特而深入的探索，为未来的科研工作开辟了新路径。