MATLAB
实现基于
WOA-GRU-Attention
鲸鱼优化算法（
WOA）优化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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在现代大数据时代，数据分类与预测成为人工智能和机器学习领域中的核心任务，广泛应用于金融风险评估、医疗诊断、智能制造、图像识别等多个领域。传统的机器学习方法在处理复杂时序数据时，常常面临特征提取不足、模型泛化能力有限、训练效率低等瓶颈。门控循环单元（
GRU）作为一种高效的循环神经网络结构，因其简洁的门控机制和良好的时间依赖捕捉能力，受到广泛关注。然而，单纯依赖
GRU模型难以充分挖掘序列中各时间点的重要性差异，导致分类精度受限。为解决这一问题，注意力机制被引入
GRU模型，能够动态调整输入信息的权重，提升模型对关键时刻的关注度，增强特征表达能力。
另一方面，优化模型参数一直是提升预测准确性和泛化能力的关键环节。鲸鱼优化算法（
WOA）作为一种模拟座头鲸捕食行为的群体智能优化算法，凭借其优秀的全局搜索能力和快速收敛速度，逐渐成为复 ...