遗传算法优化LSTM，实现时间序列预测

本文主要介绍了采用遗传算法优化LSTM网络在时间序列预测中的应用。通过调整LSTM层数、隐藏层神经元个数、Dense层数和神经元个数等参数，优化LSTM网络的性能。本文采用的优化算法是遗传算法，其中编码形式采用元素的位置交换。同时，本文遵循了LSTM和Dense层数不超过3层的原则，因为对于非线性数据这足以拟合。文章结构分为两部分，第一部分是LSTM网络的设计，第二部分是遗传算法的优化。