黑翅鸢优化算法（Black-winged kite algorithm，BKA）是一种受自然界启发的群体智能优化算法，其设计灵感源自黑翅鸢（Black-winged kite）的生存策略。黑翅鸢在攻击和迁徙过程中展现出的高度适应性和智能行为，激发了我们开发这一算法，以更好地解决复杂问题。该算法具有强大的进化能力、快速的搜索速度和优异的寻优性能。此研究成果已于2024年发表在知名SCI期刊《Arti

分类预测|基于黑翅鸢优化BKA-Transformer-LSTM组合模型的数据预测Matlab程序多特征输入多类别输出 文章目录 一、基本原理BKA-Transformer-LSTM 数据分类预测详细原理和流程详细原理和流程1. 数据预处理2. 模型构建3. 模型训练4. BKA 优化5. 模型测试与验证 结果应用 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 分类预测|基

黑翅鸢是一种上半身蓝灰色，下半身白色的小型鸟类。它们的显著特征包括迁徙和捕食行为。它们以小型哺乳动物、爬行动物、鸟类和昆虫为食，具有很强的悬停能力，能够取得非凡的狩猎成功。受其狩猎技能和迁徙习惯的启发，该算法作者建立了基于黑翅鸢的算法模型。 基本原理： （1）初始化：与其他大多数的此类算法一样，采用随机初始化，黑翅鸢的位置作为解。    pop是潜在解的个数，dim是给定