Python
实现基于
WOA-CNN-GRU
鲸鱼优化算法（
WOA）优化卷积门控循环单元进行数据分类预测的详细项目实例
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随着大数据时代的到来，海量数据的快速处理与精准分析成为推动智能化发展的核心驱动力。尤其在医疗诊断、金融风控、智能制造和自动驾驶等领域，准确的分类预测模型能够极大提升系统的决策能力和效率。深度学习技术作为近年来人工智能的核心突破，因其强大的特征自动提取和非线性映射能力，已经成为解决复杂数据问题的重要手段。然而，面对时序数据和序列特征时，传统的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）各有优势但也存在一定的局限性。为此，结合卷积神经网络和门控循环单元（GRU）设计混合模型，能够同时捕获空间特征和时间动态，提升分类准确率和泛化能力。
与此同时，深度神经网络模型中存在大量超参数需要优化，如网络层数、节点数、学习率、权重衰减等，手动调参费时费力，且容易陷入局部最优。鲸鱼优化算法（WOA）作为一种新兴的群智能优化算法，模拟座头鲸捕食行为，具备全局搜索能力强、 ...