Python
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
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时间序列预测作为数据科学与人工智能领域的重要分支，涵盖了经济、金融、气象、交通、能源等众多关键领域。准确的时间序列预测不仅为决策提供了科学依据，也能显著提升相关行业的运营效率和风险控制能力。随着数据量的激增和计算能力的提升，传统的线性模型和统计方法逐渐难以满足复杂非线性时序数据的预测需求。深度学习技术，尤其是循环神经网络（RNN）及其变种如门控循环单元（GRU），在捕捉时间序列的动态变化和长时依赖性方面表现出卓越的优势。然而，深度学习模型的性能高度依赖于其超参数的合理设置，传统的超参数调整过程通常依赖经验和试错，既费时又费力，且容易陷入局部最优。
鲸鱼优化算法（WOA）作为一种新兴的群体智能优化算法，模仿座头鲸捕食行为，具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度，能够有效地搜索复杂的超参数空间。基于此，本项目提出结合改进的鲸鱼优化算法（IWO ...