改良版鲸鱼优化算法（IWOA）是对经典的鲸鱼优化算法进行改进和优化后的智能计算方法，旨在提高求解复杂问题的能力与效率。
定义函数BILSTM_AT用于实现双向LSTM加上注意力机制的模型：
```python
def BILSTM_AT(x, hidden_nodes0, hidden_nodes, input_features, output_class):
x_reshape = tf.reshape(x , [-1, 1,input_features]) # 对输入进行重塑
with tf.variable_scope(BILSTM):
rnn_cellforword = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(hidden_nodes0),
tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(hidden_nodes0)])
rnn_cellbackword = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(hidden_nodes),
tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(hidden_nodes)])
outputs, _= tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(rnn_cellforword,
rnn_cellbackword,
x_reshape,
dtype=tf.float32)
```
注意，上述代码片段中缺少了`tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn()`的完整调用。这里补充完整：
```python
outputs, _ = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(cell_fw=rnn_cellforword,
cell_bw=rnn_cellbackword,
inputs=x_reshape,
dtype=tf.float32)
```
这个函数首先对输入数据进行重塑，然后定义了前向和后向的LSTM单元，并通过`tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn()`执行双向RNN操作。
5星
