MATLAB
实现基于
IWOA-GRU
改进的鲸鱼优化算法（
IWOA
）优化门控循环单元（
GRU）进行时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着科技的进步，数据挖掘与人工智能技术日益成熟，尤其是时间序列预测技术在各个行业的应用得到了广泛的关注。时间序列预测技术的目标是基于已有的历史数据对未来的趋势进行预测，这在金融、气象、能源等多个领域都具有重要意义。传统的时间序列预测方法，如
ARIMA
模型、指数平滑法等，虽然有一定的应用价值，但它们无法有效捕捉复杂的非线性关系，并且在处理大规模数据时表现出一定的局限性。随着深度学习的发展，基于神经网络的模型，如循环神经网络（
RNN）及其变种，如长短期记忆网络（
LSTM
）和门控循环单元（
GRU），在时间序列预测中取得了显著的效果。
然而，即使是深度学习模型，在参数优化方面依然面临着巨大挑战。传统的参数优化方法，如梯度下降法，虽然在小规模数据集上效果较好，但它们容易陷入局部最优解，并且对初始值非常敏感。为了克服这些不足，近年来，群体智能优化算法逐渐成为解决此类问题的热门选择。鲸鱼优化算法（
WOA）作为一种新的群体智能优化算法，通过 ...