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生物地理学优化算法赋能时间序列预测：理论、改进与多领域实践.docx

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    生物地理学优化算法赋能时间序列预测：理论、改进与多领域实践

    一、引言

    1.1研究背景

    在当今数字化时代，数据的规模和复杂性不断增长，如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息，并对未来趋势进行准确预测，成为了众多领域关注的焦点。生物地理学优化算法（Biogeography-BasedOptimization，BBO）作为一种新兴的智能优化算法，以及时间序列预测这一在众多领域具有关键作用的技术，二者的结合为解决复杂的预测问题提供了新的思路和方法。

    BBO算法是一种基于生态系统中物种演化和适应过程的启发式优化算法。其灵感来源于生物地理学理论，该理论研究生物物种栖息地的分布、迁移和灭绝规律。在BB

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