基于SCSSA-BiLSTM的时序数据分类预测算法及MATLAB实现

内容概要：本文介绍了基于SCSSA（基于柯西变异和反向学习改进的麻雀搜索算法）优化的BiLSTM（双向长短期记忆神经网络）用于时序数据分类预测的研究。文中详细解释了SCSSA和BiLSTM的工作原理，并展示了如何用MATLAB实现这一算法。提供的MATLAB代码经过充分调试，包含详细的中文注释，适用于二分类和多分类任务。代码可以直接运行，仅需替换数据集即可。运行结果包括分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图，帮助用户直观理解模型性能。 适合人群：初学者和有一定编程基础的新手小白，尤其是对时序数据分析感兴趣的科研人员和学生。 使用场景及目标：① 使用MATLAB进行时序数据分类预测；② 学习SCSSA和BiLSTM的基本原理及其实现方法；③ 快速上手并验证算法效果，调整模型结构和参数以适应不同应用场景。 其他说明：本文不仅提供了理论背景，还给出了完整的代码实现和测试数据集，使用户能够在实践中深入理解算法的应用。