目录0引言1数学模型2模型性能可视化3MATLAB代码3.1伪代码程序图3.2IDBO-LSTM0引言针对DBO全局探索能力不足、易陷入局部最优以及收敛精度不理想等问题，有学者提出了一种混合多策略改进的蜣螂优化算法（IDBO）。该算法采用混沌映射结合随机反向学习策略初始化种群提

目录0引言1数学模型2模型性能可视化3MATLAB代码3.1伪代码程序图3.2IDBO-SVR、IDBO-SVM0引言针对DBO全局探索能力不足、易陷入局部最优以及收敛精度不理想等问题，有学者提出了一种混合多策略改进的蜣螂优化算法（IDBO）。该算法采用混沌映射结合随机反向学习策略初始

目录0引言1数学模型2模型性能可视化3MATLAB代码3.1伪代码程序图3.2IDBO-BP0引言针对DBO全局探索能力不足、易陷入局部最优以及收敛精度不理想等问题，有学者提出了一种混合多策略改进的蜣螂优化算法（IDBO）。该算法采用混沌映射结合随机反向学习策略初始化种群提高

目录0引言1数学模型2模型对比3matlab代码3.1改进的主代码3.2IDBO-LSTM4视频讲解0引言针对DBO算法全局探索能力不足、易陷入局部最优以及收敛精度不理想等问题，多为学者提出了混合多策略改进的蜣螂优化算法（IDBO）。主要混合策略改进首先是采用混沌映射结合随机反

目录0引言1数学模型2模型对比3matlab代码3.1改进的主代码3.2IDBO-SVM4视频讲解0引言针对DBO算法全局探索能力不足、易陷入局部最优以及收敛精度不理想等问题，多为学者提出了混合多策略改进的蜣螂优化算法（IDBO）。主要混合策略改进首先是采用混沌映射结合随机反向

目录0引言1数学模型2模型对比3matlab代码3.1改进的主代码3.2IDBO-BP4视频讲解0引言针对DBO算法全局探索能力不足、易陷入局部最优以及收敛精度不理想等问题，多为学者提出了混合多策略改进的蜣螂优化算法（IDBO）。主要混合策略改进首先是采用混沌映射结合随机反向