MATLAB
实现基于
WOA-CNN
鲸鱼优化算法（
WOA）优化卷积神经网络（
CNN）进行多输入多输出预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着人工智能和大数据技术的飞速发展，深度学习特别是卷积神经网络（
CNN）在图像识别、语音处理、时间序列预测等多个领域取得了卓越成效。
CNN具备强大的特征提取和自动学习能力，能够处理复杂的多输入多输出（
MIMO
）任务，满足现代多变量系统的预测需求。然而，
CNN模型的性能高度依赖于其结构设计和超参数设置，手动调整过程不仅费时费力，且难以保证全局最优。为此，采用智能优化算法自动优化
CNN网络结构和参数成为研究热点。鲸鱼优化算法（
WOA）作为一种新兴的群智能算法，模仿座头鲸捕食行为，通过包围猎物、螺旋更新位置等机制在优化问题中展现出优良的全局搜索能力和收敛速度，适合用于复杂非线性模型的优化。将
WOA与CNN结合，实现基于
WOA优化的CNN模型，能够有效提升多输入多输出预测任务的准确性和泛化能力，减少人为调参带来的主观性和误差。该项目基于
MATLAB
平台，利用其强大的矩阵运算和深度学习工具箱，开发出集成
WOA算法的多输入多输出
CN ...