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MSO 算法的灵感溯源与独特机制MSO 算法的灵感来源于自然界中神秘而迷人的海市蜃楼现象。在广袤的沙漠或海洋上，海市蜃楼看似虚幻却又真切地出现在人们的视野中，它是光线在不同密度介质中折射与全反射的结果，呈现出远处物体的虚像，让观察者仿佛看到了遥不可及的奇妙景象。MSO 算法巧妙地借鉴了这一现象背后的原理，将搜索空间类比为一片充满不确定性的 “自然环境”，把算法中的搜索代理看作是在这片环境中探索的

近年来，随着数据规模的爆炸式增长和复杂系统建模需求的日益提升，对多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output, MIMO）预测模型的研究成为了人工智能领域的一个热点。

摘要: 多变量时间序列预测在众多领域都具有重要意义，然而其复杂性和非线性特性给预测精度带来了巨大挑战。本文探讨了将蚁群算法(ACO)与反向传播神经网络(BPNN)相结合，构建ACO-BP模型用于多变量时间序列预测的方法。我们分析了ACO算法在优化BP神经网络权重和阈值方面的优势，并通过实验验证了该方法的有效性。研究结果表明，ACO-BP模型相比传统的BP神经网络以及其他单一预测模型，在预测精度和稳

近年来，随着数据科学和人工智能技术的迅速发展，多变量单输出预测问题在各个领域得到了广泛的关注。为了解决复杂、非线性时间序列数据的预测问题，本文提出了一种基于黑猩猩优化算法（CSO）的混合预测模型：SLWCHOA-Transformer-LSTM。该模型结合了Transformer的全局信息捕捉能力和LSTM的局部序列依赖性，并利用改进的黑猩猩优化算法对模型参数进行优化，提高预测精度。

光伏预测是可再生能源利用和电网稳定运行的重要环节。本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVR）相结合的 CNN-SVR 模型，用于光伏功率预测。该模型利用 CNN 提取光伏时间序列数据的特征，并通过 SVR 进行回归预测。实验结果表明，所提出的 CNN-SVR 模型在准确性和鲁棒性方面都优于传统的机器学习方法。

BP神经网络作为一种经典的前馈神经网络，凭借其强大的非线性映射能力，在诸多领域展现出优秀的应用前景。然而，BP算法作为其训练的核心，易陷入局部极小值，且收敛速度慢，参数难以确定等问题，限制了其性能的发挥。为了克服这些缺陷，本文探讨利用遗传算法(GA)优化BP神经网络的多输入多输出问题，旨在提高网络的泛化能力、收敛速度和预测精度。BP神经网络通过误差反向传播算法调整权值和阈值，不断逼近目标输出。然而

摘要: 多变量时间序列预测在众多领域都具有重要意义，然而其复杂性和非线性特性给预测精度带来了巨大挑战。本文探讨了将蚁群算法(ACO)与反向传播神经网络(BPNN)相结合，构建ACO-BP模型用于多变量时间序列预测的方法。我们分析了ACO算法在优化BP神经网络权重和阈值方面的优势，并通过实验验证了该方法的有效性。研究结果表明，ACO-BP模型相比传统的BP神经网络以及其他单一预测模型，在预测精度和稳

本文提出了一种基于长短期记忆神经网络(LSTM)和自适应带宽核密度估计(ABKDE)的多变量回归区间预测方法，即LSTM-ABKDE模型。该模型首先利用LSTM网络强大的序列建模能力学习多变量时间序列数据的复杂非线性关系，并预测变量的点预测值。随后，结合ABKDE技术对LSTM预测结果进行区间预测，该方法能够自适应地调整带宽参数，从而更精确地捕捉预测值的概率分布，提高区间预测的精度和可靠性。通过与

BiLSTM是一种循环神经网络（RNN），它可以处理时序数据。与传统RNN不同，BiLSTM使用两个隐藏层，一个处理正向时序数据，另一个处理反向时序数据。这使得BiLSTM能够从数据中学习双向依赖关系。