MATLAB
实现基于
IWOA-BiLSTM
改进的鲸鱼优化算法（
IWOA
）优化双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）进行时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着大数据和人工智能的快速发展，时间序列预测已经成为许多领域中的一个重要研究方向，尤其是在金融市场、气象预报、电力需求预测等方面。时间序列预测的关键在于准确地对历史数据进行建模和预测未来的趋势，然而，传统的预测模型在处理复杂的非线性关系和高维数据时，往往存在一定的局限性。为了克服这些问题，深度学习方法，特别是长短期记忆网络（
LSTM
）和双向
LSTM
（BiLSTM
）已逐渐成为解决时间序列预测问题的主流方法。
LSTM
是一种能处理和预测基于时间的序列数据的神经网络，凭借其在时间序列预测中的出色表现被广泛应用。然而，
LSTM
也有其局限性，特别是在处理长时间依赖关系时，仍可能遭遇梯度消失或爆炸的问题。为了进一步提高模型的性能，双向
LSTM
（BiLSTM
）被提出，它通过双向传播机制能够同时考虑过去和未来的信息，较传统的
LSTM
具有更强的建模能力。
鲸鱼优化算法（
WOA）是一种新型的群体智能优化算法，它 ...