内容概要：本文档详细介绍了基于MATLAB实现的AOA-LSTM（算术优化算法优化长短期记忆网络）时间序列预测项目。项目旨在通过融合群体智能优化算法与深度学习技术，提升时间序列预测的准确率、泛化能力和训练效率。文档涵盖了项目背景、目标、挑战与解决方案、模型架构、代码实现、数据预处理、超参数优化、模型训练与评估、GUI设计及部署应用等方面。特别强调了AOA在高维参数空间中高效搜索LSTM超参数的能力，以及LSTM在网络结构和训练过程中的优势。
适用人群：具备一定编程基础，尤其是对MATLAB和深度学习有一定了解的研发人员和技术爱好者。
使用场景及目标：①提高时间序列预测的准确率和泛化能力；②自动化参数优化，减少人工调参的成本和主观偏差；③改善模型的训练效率，缩短收敛时间；④应用于金融、工业、气象、交通、医疗、能源、供应链等多个领域的时序数据分析和预测任务。
其他说明：文档提供了详细的代码示例和模块化设计思路，帮助用户理解和实现AOA-LSTM模型。此外，项目还考虑了数据预处理的重要性、模型的可解释性、计算资源的合理配置等问题，确保模型在实际应用中的稳定性和可靠性。未来改进方向包括多目标优化、多尺度建模、自适应结构调整、注意力机制融合等，以进一步提升模型的性能和应用范围。
