Python
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
请注意这份资料只是一个项目介绍
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或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
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随着人工智能和机器学习技术的迅速发展，时序数据的分类预测问题日益受到重视。门控循环单元（GRU）作为一种高效的循环神经网络变体，因其结构简洁且能够有效捕捉时间序列的长期依赖关系，被广泛应用于语音识别、自然语言处理
和金融时间序列预测等领域。然而，GRU模型的性能在很大程度上依赖于超参数的合理设置，例如隐藏单元数量、学习率、权重初始化等，这些参数若不能调优至最佳，模型往往难以达到理想的预测效果。
传统的超参数调优方法如网格搜索和随机搜索虽然简单，但在高维参数空间下效率极低且易陷入局部最优，难以实现对复杂时序数据的精准建模。为了提升GRU模型的性能，智能优化算法作为强大的全局搜索工具被引入其中。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 ...