MATLAB
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和人工智能技术的快速发展，如何有效地从海量、多维、复杂的数据中提取有价值的信息成为当前科研和工业界的重大挑战。机器学习和深度学习方法因其强大的特征自动提取能力和建模能力，广泛应用于图像识别、自然语言处理、金融分析等领域。在众多深度学习模型中，卷积神经网络（
CNN）因其在空间特征提取方面的卓越表现被广泛采用，而门控循环单元（
GRU）则因其优异的时间序列建模能力被广泛应用于序列数据处理。结合
CNN与GRU的优势，构建融合时空特征的混合模型已成为提升分类预测性能的重要方向。
然而，深度模型的性能高度依赖于其结构设计和超参数的选择，传统的手工调参方式效率低下且难以保证全局最优解。鲸鱼优化算法（
WOA）作为一种新兴的群体智能优化算法，以其简单、高效、易实现的特点，成为优化深度学习模型超参数的理想选择。通过
WOA对CNN-GRU
模 ...