鲸鱼算法优化的门控循环单元WOA-GRU神经网络回归预测

神经网络在预测和建模任务中发挥着重要作用，并且其性能可以通过适当的优化算法进行改进。本文介绍了一种使用鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）来优化门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）神经网络进行回归预测的方法。我们将该方法称为WOA-GRU神经网络回归预测。

首先，让我们了解一下鲸鱼算法。鲸鱼算法是一种启发式优化算法，受到鲸鱼觅食行为的启发。它模拟了鲸鱼的寻找和追踪猎物的过程，在搜索空间中寻找最优解。该算法具有较好的全局搜索能力和收敛速度。

门控循环单元（GRU）是一种常用于序列建模和时间序列预测的循环神经网络（RNN）变体。它通过使用门控机制来控制信息的流动，从而解决了传统循环神经网络中的梯度消失问题。GRU由更新门和重置门组成，它们可自适应地控制信息的流动和遗忘。

下面是使用Matlab实现的WOA-GRU神经网络回归预测的示例代码：

% 导入数据
data = load('data.mat');
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