NGO-LSTM在时间序列预测任务中展现出卓越的性能，得益于北方苍鹰算法对LSTM超参数的精心优化。NGO（北方苍鹰算法）作为2022年最新推出的优化算法，在数据回归预测领域取得了显著成果。该算法通过对LSTM超参数进行调整，成功提高了预测精度。NGO-LSTM模型不仅能够处理多输入单输出和单输入单输出的情况，还在时间序列预测中展现出卓越性能。LSTM（长短期记忆网络）作为循环神经网络的一种变体，以其在序列数据处理中的优越性能而受到青睐。通过其独特的记忆和遗忘机制，LSTM能够有效地捕捉长期依赖关系，广泛应用于时间序列预测和自然语言处理等领域。超参数在机器学习模型中的设置对性能至关重要，其优化可显著提升模型的预测准确性。时间序列预测是一种通过分析时间上连续的数据点来预测未来数值的方法，NGO-LSTM在这一领域的应用为多个领域提供了高效的解决方案。