MATLAB
实现基于
WOA-CNN-GRU-Attention
鲸鱼优化算法（
WOA）优化卷积门控循环单元融合注意力机制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，数据的体量和复杂度急剧增加，传统的机器学习方法在处理高维、非线性及时序性强的数据时面临巨大挑战。深度学习技术以其强大的特征自动提取和建模能力，逐渐成为数据分类预测领域的核心技术。卷积神经网络（
CNN）通过局部连接和权重共享，有效地提取空间特征，适合图像和结构化数据的处理；而门控循环单元（
GRU）因其较轻量的结构和优异的时序建模能力，广泛应用于时间序列数据分析。结合注意力机制的引入，使模型能够动态关注关键特征，大幅提升预测的准确性和泛化能力。然而，深度模型存在超参数调节复杂、训练过程易陷入局部最优等问题，限制了模型性能的进一步提升。
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、收敛速度快和参数调优高效的优势。将
WOA与深度学习模型相结合，能够 ...