基于WOA优化的Bi-LSTM多输入分类预测（Matlab）鲸鱼算法优化双向长短期神经网络分类预测

目录

一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

亮点与优势：

 二、实际运行效果：

三、算法介绍：

鲸鱼优化算法（WOA）：

双向长短期神经网络（Bi-LSTM）：

四、完整代码+数据下载：

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一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

• 本代码基于Matlab平台编译，将WOA(鲸鱼优化算法)与Bi-LSTM（双向长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据分类预测

• 输入训练的数据包含12个特征，1个响应值，即通过12个输入值预测1个输出值（多变量分类预测，可自行指定输入输出个数）

• 归一化训练数据，提升网络泛化性

• 通过WOA算法优化Bi-LSTM网络的学习率、神经元个数参数，记录下最优的网络参数

• 训练Bi-LSTM网络进行回归预测，实现更加精准的预测

• 迭代计算过程中，自动显示优化进度条，实时查看程序运行进展情况

• 自动输出多种多样的的误差评价指标，自动输出大量实验效果图片

亮点与优势：

• 注释详细，几乎每一关键行都有注释说明，适合小白起步学习

• 直接运行Main函数即可看到所有结果，使用便捷

• 编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码

• 所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手

• 出图详细、丰富、美观，可直观查看运行效果

• 附带详细的说明文档（下图），其内容包括：算法原理+使用方法说明

 二、实际运行效果：

三、算法介绍：

鲸鱼优化算法（WOA）：

鲸鱼优化算法（WOA）是一种基于自然界中鲸鱼社会行为的优化算法。它模拟了鲸鱼在海洋中的分布式、自主、智能和适应性强等特点，利用这些特点来解决复杂的优化问题，实现高效的机器学习模型。鲸鱼优化算法的基本概念包括以下几个方面：

1.初始化：在算法开始时，为每个鲸鱼设定一个初始位置，并生成初始种群。这标志着搜索过程的起始点。

2.搜索觅食：鲸鱼通过模拟觅食行为，根据目标函数的值评估自身位置的适应度。适应度更高的鲸鱼更有可能在下一步被选中。

3.收缩包围：选中的鲸鱼个体在搜索空间中朝着更有潜力的方向收缩，以提高搜索的聚焦度，有助于更好地探索解空间。

4.螺旋更新位置：通过模拟螺旋运动，更新鲸鱼个体的位置。这有助于在搜索空间中更广泛地探索，增加全局搜索能力。

这些基本概念共同构成了鲸鱼优化算法的核心思想，即通过模拟座头鲸群体的群体智能行为，优化搜索过程，寻找问题的最优解。

双向长短期神经网络（Bi-LSTM）：

双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），设计用于解决长序列训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。它通过门控机制来控制信息的流动，包括遗忘门、输入门和输出门，从而有效地捕捉长期依赖关系。

1. 双向结构：BiLSTM包含两个方向的LSTM层，一个按照时间步正向处理输入序列，另一个按照相反的顺序处理。这种双向结构使得网络能够同时考虑到每个时间步之前和之后的上下文信息，从而更全面地理解序列中的模式和依赖关系。

2. 隐藏状态：在BiLSTM中，每个时间步的隐藏状态由两个方向的LSTM层的输出拼接而成，形成一个维度加倍的隐藏状态。这样每个时间步的信息都包含了过去和未来的上下文，使得模型能够更好地理解序列中的长距离依赖关系。

3. 训练方式：在训练时，BiLSTM通过正向和反向传播同时更新网络参数，以最大程度地利用整个序列的信息。这种双向传播方式有助于提高模型对序列中各个时间步的理解和表达能力。

四、完整代码+数据下载：