**NGO-LSTM 回归预测技术解析：北方苍鹰算法优化长短期记忆神经网络的应用**
一、背景介绍
随着大数据时代的来临，数据回归预测成为了众多领域的重要研究方向。特别是在环境保护、社会公
益等领域，数据回归预测更是发挥着越来越重要的作用。近期，北方苍鹰算法在 NGO 领域表现优秀，
为长短期记忆神经网络的数据回归预测提供了新的思路和方法。
二、技术分析
1. 长短期记忆神经网络（LSTM）
长短期记忆神经网络是一种特殊的神经网络结构，能够有效地处理序列数据。在数据回归预测中，
LSTM 神经网络能够通过学习历史数据中的模式和趋势，实现对未来数据的预测。
2. 北方苍鹰算法
北方苍鹰算法是一种基于机器学习的算法，通过大量的数据学习和优化，能够提高模型的预测准确性
和稳定性。在 NGO 领域，北方苍鹰算法具有较高的表现，被广泛应用于各种回归预测任务。
3. 环境运行要求
为了确保 NGO-LSTM 回归预测的顺利进行，需要满足一定的运行环境要求。具体来说，MATLAB 版本
应为 2018b 及以上，以保证算法的高效运行和稳定性能。同时，评价指标包括但不限于 R2、MAE、
MSE、RMSE 等，这些指标能够全面反映模型的预测效果和性能。
4. 数据准备与测试
在进行数据回归预测时，需要准备相应的测试数据集。这些数据集应该符合一定的格式和质量要求，
以确保模型的准确性和可靠性。同时，可以直接运行源程序进行测试，方便快捷。
三、实践应用
1. 代码展示与中文注释
在实践应用中，展示了一段基于 MATLAB 的 NGO-LSTM 回归预测代码。代码中详细介绍了各个模块的
功能和作用，同时对代码进行了清晰的中文注释，方便新手小白快速上手。
2. 评价指标分析
