为了提高时间序列的预测精度,提出了一种基于改进的遗传算法优化长短期记忆神经网络时序预测模型.针对传统遗传算法的局部搜索能力较差的问题,提出多级交叉概率,有效地避免了在寻优过程中陷入局部最优.针对多变量LSTM时间序列预测,将改进后的遗传算法应用于优化隐藏层中的单元数以及优化特征选择,可以有效地表示相关因素和目标...