美洲狮优化算法（PO）是一种启发式优化算法，灵感来源于美洲狮狩猎时的觅食行为。这种算法通过模拟美洲狮寻找猎物的过程来寻找最优解。在你提到的情况下，将这种算法应用于优化CNN-BiLSTM模型进行数据回归预测可能会有所帮助。

CNN-BiLSTM是一种结合了卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的深度学习模型。它在处理序列数据时表现良好，尤其适用于文本、时间序列等领域。

以下是将美洲狮优化算法应用于优化CNN-BiLSTM模型的一般步骤：

1. 模型设计：设计基于CNN-BiLSTM的预测模型。这包括网络结构、激活函数、损失函数等方面的选择。

2. 美洲狮优化算法：实现美洲狮优化算法，包括定义适应度函数、初始化种群、迭代搜索等步骤。适应度函数可以根据模型在验证集上的性能来定义。

3. 优化过程：将美洲狮优化算法与CNN-BiLSTM模型结合起来，使用算法搜索最优的模型参数。

4. 评估和调优：在测试集上评估优化后的模型性能，并根据需要对模型进行调优。

5. 结果分析：分析优化后模型的预测结果，评估其在实际应用中的效果。

运行结果如下：

代码获取方式如下：

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Xl5hy