简介：本文提出一种结合鲸鱼优化算法与BP神经网络的新型回归预测模型(WOA-BP)，旨在提升复杂数据集下的预测精度和稳定性，适用于金融、气象等领域的精准预测。
鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）是由Mirjalili等人在2016年提出的一种新型启发式优化方法。该算法的灵感来源于座头鲸群体狩猎的行为，这种行为体现了群居哺乳动物通过合作对目标进行包围和驱赶的方式捕食。具体来说，鲸鱼会围绕着猎物移动以形成包围圈，并利用环形游动及喷出气泡来构建气泡网从而实现捕捉猎物的目的。这种方法被称为泡泡网觅食法。
WOA算法的核心在于模仿座头鲸的这种独特狩猎技巧来进行数学建模和优化问题求解，通过随机或最佳搜索代理模拟包围行为，并利用螺旋模型代表泡泡网捕获机制进行迭代更新以达到寻找最优解决方案的目标。该算法的优点包括操作简便、参数调整需求少以及强大的跳出局部最优点的能力。
WOA的执行步骤如下：
1. 初始化相关参数（如鲸鱼群体数量、最大迭代次数和初始位置）；
2. 根据适应度值确定并选择初始种群中的个体；
3. 计算每个个体的适应度，并选出当前最优的位置点；
4. 通过更新公式计算下一代的鲸鱼位置，直至达到预设的最大迭代数或满足其他停止条件为止。
5. 当算法完成预定次数的迭代后输出全局最佳解。
5星
