MATLAB
实现基于
WOA-GRU
鲸鱼优化算法（
WOA）优化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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现代数据科学和人工智能领域对高效、准确的数据分类与预测方法需求日益增长，尤其在处理复杂时序数据时，传统机器学习模型面临着特征提取困难、模型拟合能力有限等问题。门控循环单元（
GRU）作为一种改进型的循环神经网络，凭借其结构简洁、计算效率高且能有效捕捉时序依赖关系，成为时序数据建模的重要工具。然而，
GRU模型的性能高度依赖于超参数的选择和网络结构的优化，传统的手动调参方式费时且易陷入局部最优。鲸鱼优化算法（
WOA）是一种模拟座头鲸捕食行为的群智能优化算法，以其全局搜索能力强、收敛速度快和实现简单等优势，成为优化复杂非线性问题的有效工具。将
WOA与GRU结合，通过
WOA自动寻优
GRU的结构和参数，可以极大提升模型的预测准确率和泛化能力，减少人工调参的工作量，推动深度学习模型在实际数据分类预测任务中的应用。本项目针对数据分类预测问题，基于
MATLAB
环境 ...