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一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
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本代码基于Matlab 平台编译，将WOA (鲸鱼群算法)与LSTM （长短期记忆神经网络）结合，进行多输入 数据分类预测
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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，个数可自行指定）**
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自动归一化训练数据，提升网络泛化性
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通过WOA算法优化LSTM网络的学习率、神经元个数参数，记录下最优的网络参数
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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
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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：
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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
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直接运行Main函数即可看到所有结果，使用便捷
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编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码
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所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手
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出图详细、丰富、美观，可直观查看运行效果
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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（Whale Optimization Algorithm，WOA）是一种群体智能优化搜索方法，由Mirjalili和Lewis于2016年提出。该算法的灵感来自于座头鲸群体的狩猎行为，通过模拟鲸鱼的行为来进行优化搜索。鲸鱼优化算法的整个过程包含三个阶段：搜索觅食、收缩包围和螺旋更新位置。在搜索觅食阶段，算法模拟了鲸鱼在寻找食物时的行为，通过随机调整候选解的位置来搜索最优解。在收缩包围阶段，算法将候选解逐渐收缩到全局最优解的附近，以提高搜索的精度。在螺旋更新位置阶段，算法通过螺旋运动更新候选解的位置，以进一步优化搜索结果。鲸鱼优化算法具有以下特点：
**三个种群更新机制：**鲸鱼优化算法的三个种群更新机制相互独立，分别控制全局探索和局部开发过程，提高了算法的搜索效率和控制能力。
**无需人为设置控制参数：**与其他群体智能优化算法相比，鲸鱼优化算法不需要人为设置各种控制参数值，减少了算法的应用难度。
**适用性广泛：**鲸鱼优化算法在许多数值优化和工程问题的求解中表现出较好的寻优性能，优于蚁群算法和粒子群算法等智能优化算法。
四、完整程序下载：
