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一种改进全局搜索策略的鲸鱼优化算法（GSWOA）在LSTM超参数优化中的应用及其多特征输入、单一因变量输出模型构建...

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简介：
本研究提出了一种改进的鲸鱼优化算法(GSWOA)，用于优化LSTM神经网络的超参数，并探讨了其在处理多特征输入及单输出预测问题上的应用。 本段落介绍了一种改进的全局搜索策略——GSWOA（Global Search Strategy for Whale Optimization Algorithm），用于对LSTM模型的超参数进行优化，并建立一个多特征输入、单个因变量输出的拟合预测模型。程序中详细注释，便于直接替换数据使用。 该程序采用MATLAB编写，涵盖了基本鲸鱼优化算法（WOA）、灰狼优化算法（GWO）以及改进后的GSWOA。通过23种测试函数评估这些算法的性能，并展示了具体运行效果图。

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  • 一种改进全局搜索策略的鲸鱼优化算法（GSWOA）在LSTM超参数优化中的应用及其多特征输入、单一因变量输出模型构建...
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    本研究提出了一种改进的鲸鱼优化算法(GSWOA)，用于优化LSTM神经网络的超参数，并探讨了其在处理多特征输入及单输出预测问题上的应用。 本段落介绍了一种改进的全局搜索策略——GSWOA（Global Search Strategy for Whale Optimization Algorithm），用于对LSTM模型的超参数进行优化，并建立一个多特征输入、单个因变量输出的拟合预测模型。程序中详细注释，便于直接替换数据使用。 该程序采用MATLAB编写，涵盖了基本鲸鱼优化算法（WOA）、灰狼优化算法（GWO）以及改进后的GSWOA。通过23种测试函数评估这些算法的性能，并展示了具体运行效果图。
     
  • 基于鲸鱼优化算法WOA优化LSTM参数，并构建多特征输入的单变量预测模型，结合WOA-LSTM方法进行分析
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    本研究采用鲸鱼优化算法（WOA）优化长短期记忆网络（LSTM）参数，构建多特征输入的单变量预测模型，以提高预测精度和效率。 本段落介绍了一种使用鲸鱼优化算法（WOA）来优化长短期记忆网络（LSTM）的学习率和其他参数的方法，并构建了一个多特征输入单个因变量输出的预测模型。同时，利用改进后的WOA-LSTM模型进行未来数据的预测研究。程序代码包含详细的注释，可以直接替换其中的数据使用。编程语言为MATLAB。
     
  • 基于混沌搜索策略的改进鲸鱼优化算法
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    本研究提出了一种结合混沌搜索策略的改进鲸鱼优化算法，旨在提高算法在复杂问题求解中的探索能力和收敛速度。 为了改善鲸鱼优化算法在探索与开发能力协调不足及容易陷入局部最优的问题，提出了一种基于混沌搜索策略的改进鲸鱼优化算法（CWOA）。首先采用了混沌反向学习方法来生成初始群体，确保了全局搜索过程中的多样性；其次设计了一个非线性混沌扰动机制协同更新收敛因子和惯性权重，以此平衡探索与开发之间的关系；最后结合种群进化过程中最优个体的混沌搜索策略以降低算法陷入局部极值的可能性。通过10个基准测试函数及6个复合测试函数验证了该方法的有效性，实验结果显示CWOA在收敛速度、精度以及鲁棒性能方面均优于对比算法。
     
  • 基于PSO优化XGBoost的分类预测模型：多特征输入与单一输出的应用研究
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    本研究提出了一种结合粒子群优化(PSO)和极端梯度提升(XGBoost)算法的分类预测模型，通过优化多特征输入实现高效单一输出预测，适用于复杂数据环境下的精准分析。 粒子群算法（PSO）优化XGBoost的分类预测模型适用于多输入单输出的情况。该模型结合了PSO与XGBoost技术来实现二分类及多分类任务。程序内注释详尽，可以直接替换数据使用。此代码采用MATLAB编写，并能生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图。
     
  • 改进鲸鱼优化算法(IWOA)：多策略融合下的高效性能与参数优化指南
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    本研究提出一种改进的鲸鱼优化算法（IWOA），通过集成多种策略以提升搜索效率和精度，并详细探讨了关键参数对算法性能的影响，为应用提供了实用优化指导。 改进鲸鱼优化算法（IWOA）通过融合多种策略来提升性能与参数的优化效果。具体的改进公式会在README文件中详细给出。 在初始种群为30、独立运行次数为30以及迭代500次的情况下，该改进算法分别与原始鲸鱼算法、灰狼算法、麻雀算法和北方苍鹰算法进行了比较，并展示了其显著的效果提升。尽管当前的改进版本仍有优化空间，但通过调整参数组合可以进一步改善性能表现。文件中详细说明了哪些部分需要进行优化以及如何操作，例如仅改变一个参数就可使F4测试函数的表现有明显提高。 此外，该研究还附带了23种不同的测试函数及其对应的波形图，并提供了相应的收敛曲线以供参考和分析使用。
     
  • 基于混沌搜索策略的鲸鱼优化算法(CWOA)及其Matlab实现与数据
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    本项目提出了一种结合了混沌搜索策略改进后的鲸鱼优化算法(CWOA)，并提供了该算法在Matlab环境下的详细实现代码及测试数据，旨在提高复杂问题求解的精度和效率。 基于混沌搜索策略的鲸鱼优化算法(CWOA)提供了Matlab完整源码和数据。
     
  • 基于鲸鱼算法优化的最小二乘支持向量机分类预测（WOA-LSSVM），适用于多输入单输出模型和多特征输入单输出的二分类问题
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    本研究提出了一种创新性的WOA-LSSVM分类预测方法，通过优化最小二乘支持向量机模型参数，显著提升了多输入单输出及复杂多特征输入场景下二分类任务的准确性与效率。 鲸鱼优化算法(WOA)用于最小二乘支持向量机分类预测的模型开发，即WOA-LSSVM分类预测方法适用于多输入单输出结构。该方法能够处理包含多个特征变量进行二分类或多分类任务的问题。提供的程序代码使用了详细的注释，并且可以直接替换数据以适应不同的应用场景。此项目采用Matlab语言编写，具备生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图的功能。
     
  • 基于鲸鱼算法（WOA）优化的支持向量机数据分类与预测，涵盖多变量输入和多特征输入的二分类及多分类模型
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    本研究采用鲸鱼优化算法改进支持向量机，有效处理多变量和多特征输入，实现精准的二分类与多分类预测，提升模型性能。 鲸鱼优化算法（WOA）用于支持向量机的数据分类预测。该方法称为WOA-SVM分类预测，并适用于多变量输入模型的二分类及多分类任务。程序包含详细注释，便于直接替换数据进行使用。编程语言为MATLAB，能够生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图。
     
  • 基于鲸鱼算法优化的长短期记忆神经网络数据回归预测——WOA-LSTM多输入单输出模型
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    本研究提出一种结合鲸鱼算法优化的长短期记忆（LSTM）神经网络模型(WOA-LSTM)，专门用于处理多输入单输出的数据回归预测问题，显著提升了预测精度和稳定性。 鲸鱼算法（WOA）优化长短期记忆神经网络的数据回归预测模型被称为WOA-LSTM回归预测模型。该模型为多输入单输出类型，其评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量极高，便于学习和替换数据。
     
  • 基于粒子群算法优化的最小二乘支持向量机分类预测，PSO-LSSVM在多输入单输出模型中的应用及其对多特征输入单输出二分类的影响
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    本研究提出了一种利用改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机（PSO-LSSVM）的方法，并探讨其在处理多输入单输出模型及多特征输入单输出二分类问题中的应用效果。 粒子群算法（PSO）优化最小二乘支持向量机分类预测方法，简称PSO-LSSVM分类预测。该模型适用于多输入单输出的情况，并能处理多特征输入的二分类及多分类问题。程序中包含详细的注释，用户可以直接替换数据使用。此程序采用MATLAB编写，能够生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图。