苍鹰优化算法NGO结合LSTM做时间序列单输入单输出预测模型，要求数据是单列的时间序列数据，直接替换数据就可以用。
程序语言是matlab，需求最低版本为2021及以上。
程序可以出真实值和预测值对比图，线性拟合图，可打印多种评价指标。
PS:以下效果图为测试数据的效果图，主要目的是为了显示程序运行可以出的结果图，具体预测效果以个人的具体数据为准。
2.由于每个人的数据都是独一无二的，因此无法做到可以任何人的数据直接替换就可以得到自己满意的效果。
该算法是将苍鹰优化算法（Eagle Optimization Algorithm）与LSTM（长短期记忆网络）结合，用于构建时间序列的单输入单输出预测模型。该模型适用于具有单列时间序列数据的预测任务，只需替换数据即可使用。该程序使用MATLAB编程语言实现，最低要求版本为2021及以上。该程序提供了多种功能，包括生成真实值和预测值对比图、线性拟合图以及打印多种评价指标。
苍鹰优化算法（Eagle Optimization Algorithm）：这是一种启发式优化算法，灵感来源于苍鹰的狩猎行为。它模拟了苍鹰在搜索食物时的策略，通过迭代的方式寻找最优解。该算法常用于解决复杂的优化问题。
LSTM（长短期记忆网络）：这是一种循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的变体，用于处理和预测时间序列数据。LSTM网络通过引入门控单元来有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，广泛应用于语音识别、自然语言处理等领域。
时间序列预测：时间序列预测是指根据过去的数据模式和趋势，对未来的时间序列进行预测。该任务在许多领域中都起着重要的作用，如股票市场预测、天气预报、交通流量预测等。
科普延申：
苍鹰优化算法和LSTM是机器学习领域中两个重要的概念。除了时间序列预测外，它们在其他领域也有广泛的应用。
苍鹰优化算法的灵感来自于自然界的生物行为，特别是苍鹰的狩猎方式。该算法模拟了苍鹰在搜索食物时的策略，通过不断地更新候选解来逐渐逼近最优解。这种启发式算法适用于解决很多实际问题，如工程优化、图像处理、人工智能等领域。
LSTM是一种专门用于处理时间序列数据的神经网络模型。相比于传统的前馈神经网络，LSTM引入了门控单元的概念，能够有效地捕捉长期依赖关系。这使得LSTM在处理语音、文本等时序数据时表现出色。它已经成功应用于自然语言处理（如机器翻译、语言生成）、语音识别（如语音转写、语音合成）以及股票预测、天气预报等领域。
时间序列预测是分析和预测时间序列数据中趋势、季节性及其他规律的过程。通过了解过去的数据模式，我们可以使用不同的预测模型来预测未来的数据走势。时间序列预测在金融、交通、气象等许多领域中都非常重要，可以帮助我们做出决策、规划资源以及预防潜在的风险。
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