MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元多输入单输出回归预测

项目标题：基于鲸鱼算法优化的CNN-BuGSR模型进行多输入单输出回归预测

目录

1. 项目基本介绍
2. 模型描述
   • 2.1 WOA（鲸鱼算法）
   • 2.2 CNN（卷积神经网络）
   • 2.3 BuGSR（双向门控循环单元）
3. 模型算法流程
4. 项目特点
5. 应用领域
6. 未来改进方向
7. 注意事项
8. 参考资料
9. 项目总结
10. 结论
11. 完整代码示例

1. 项目基本介绍

本文旨在通过结合鲸鱼优化算法（WOA）、卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元（BuGSR）来实现多输入单输出（MUTO）回归预测，以提高预测准确性。该模型能够处理复杂的时序数据，具有良好的性能和适应性。

2. 模型描述

2.1 WOA（鲸鱼算法）

鲸鱼算法是一种新型的群体智能优化算法，模仿了座头鲸的捕猎行为。它通过对鲸鱼猎物的探索与利用过程，在搜索空间中寻找到最优解。

2.2 CNN（卷积神经网络）

CNN是一种深度学习模型，广泛应用于图像处理和特征提取。通过卷积层能够提取局部特征，从而有效提高模型的性能。

2.3 BuGSR（双向门控循环单元）

BNS是一种增强的SNN结构，能同时获取序列数据的前向和后向信息。通过门控机制，BuGSR能有效解决长距离依赖问题。

3. 模型算法流程