融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）原理如下：
①采用折射反向学习策略初始化麻雀算法个体，基本思想是通过计算当前解的反向解来扩大搜索范围，借此找出给定问题更好的备选解；②采用正余弦策略替换原始麻雀算法的发现者位置更新公式。当发现者搜寻的食物位于局部最优时，大量的跟随者会涌入到该位置，此时发现者与整个群体停滞不前，造成种群位置多样性出现损失；③对正余弦策略的步长搜索因子进行改进；原始步长搜索因子呈线性递减趋势，不利于进一步平衡SSA的全局搜索和局部开发能力。④采用柯西变异策略替换原始麻雀算法的跟随者位置更新公式。柯西分布与标准的正态分布相似，为连续的概率分布，在原点处值较小，两端较为扁长，逼近零速率较慢， 因而相比于正态分布能产生更大的扰动。因此，利用柯西变异对麻雀位置更新中的个体进行扰动，从而扩大麻雀算法的搜索规模，进而提升算法跳出局部最优能力。
CNN-BiLSTM的流程：将训练集数据输入CNN模型中，通过CNN的卷积层和池化 层的构建，用来特征提取，再经过BiLSTM模型进行序列预测。CNN-BiLSTM模型有众多参数需要调整，包括学习率，正则化参数，神经网络层数，卷积层数，BatchSize，最大训练次数等。
参考文献：《融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法》《基于VMD和CNN-BiLSTM的矿井提升电动机故障诊断方法》《基于残差修正CNN-BiLSTM的空中目标航迹短期预测算法》《基于VMD的CNN-BiLSTM-Att的短期负荷预测》《基于自适应经验小波分解与深层CNN-BiLSTM网络模型的短期负荷预测》
数据分析与预测/数学建模竞赛数据分析题（数学建模竞赛懒人包/数学建模竞赛常用和创新代码全家桶/基于RBF径向基神经网络的多变量回归/基于VMD（变分模态分解）-SSA（麻雀搜索算法优化）-LSTM/基于EMD（经验模态分解）-KPCA（核主成分分析）-LSTM/基于减法平均优化器优化算法（SABO）-极限学习机（ELM）/基于改进莱维飞行和混沌映射粒子群优化算法(LPSO)-BP神经网络/基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）-CNN-BiLSTM（双向长短期记忆网络）/基于LSTM-Adaboost/基于北方苍鹰算法（NGO）优化长短期记忆网络（LSTM）/CNN-GRU-Attention基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测/基于量子粒子群算法（QPSO）优化LSTM/基于算术优化算法（AOA）优化参数的随机森林（RF）六分类机器学习/基于PSO-Lssvm/基于多层前馈神经网络多输入二分类/基于分解法的周期性时间序列预测/基于ARIMA的差分平稳化时间序列预测/移动平均法+指数平滑法时间序列预测）高质量matlab代码【不断更新】
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注意：代码运行时间较长，运行时间与计算机性能有关，运行时间太长可以把种群调小一点
