稀疏主成分分析（Sparse Principal Component Analysis, SPCA）：
SPCA是一种主成分分析的变体，它考虑到了数据的稀疏性，即结果的主要贡献来自于少数几个特征。
在预处理数据时，您可以使用SPCA来减少输入数据的维度，并且保留那些对任务影响最大的特征，从而减少了网络的计算量和提高了预测性能。
循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）：
RNN是一种能够处理时间序列数据的神经网络结构，它具有循环连接，可以捕捉数据的时间依赖性。
改进粒子群算法（Improved Particle Swarm Optimization, IPSO）：
线性递减惯性权重：在算法的迭代过程中，惯性权重线性递减。通常，初始惯性权重较大，随着迭代次数的增加逐渐减小，以便在开始时保持较大的探索能力，然后逐渐增加局部搜索的能力。
算法流程
步骤1：数据预处理：使用SPCA对输入数据进行降维和特征选择，以减少数据的维度并提高模型的泛化能力。
步骤2：RNN模型设计：设计一个基于RNN结构的循环神经网络模型，用于时间序列的回归预测任务。您可以选择LSTM（Long Short-Term Memory）或GRU（Gated Recurrent Unit）等常用的RNN变体。
步骤3：定义适应度函数：将RNN的参数作为粒子的优化变量，定义一个适应度函数，评估每个粒子（即RNN参数组合）在回归预测任务上的性能。适应度函数可以是回归任务的损失函数，例如均方误差（Mean Squared Error）。
步骤4：IPSO优化：使用IPSO算法优化RNN的参数，以最小化适应度函数。IPSO将搜索空间中的粒子（即RNN参数）进行迭代优化，并在每次迭代中更新粒子的位置和速度。
步骤5：模型评估：在训练集和验证集上评估最优化后的RNN模型的性能。您可以使用各种指标，如均方误差、平均绝对误差等来评估模型的预测精度。
步骤6：模型应用：将经过优化的RNN模型应用于测试集或实际应用中，进行时间序列的回归预测。
结果
代码获取方式
https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZyckppu
