白鲸算法优化双向长短期记忆神经网络的数据分类预测
资源描述
本资源文件提供了基于白鲸算法（BWO）优化的双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）的数据分类预测模型。该模型适用于多输入单输出的二分类及多分类任务。程序内注释详细，用户可以直接替换数据进行使用。
主要特点
- 优化算法：采用白鲸算法（BWO）对双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）进行优化，提升分类预测的准确性。
- 多特征输入：支持多特征输入，适用于复杂的数据分类任务。
- 单输出模型：输出为单分类结果，适用于二分类及多分类问题。
- 详细注释：程序内注释详细，方便用户理解和修改。
- 可视化结果：程序可生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图，直观展示模型性能。
使用说明
- 数据准备：将您的数据准备好，替换程序中的数据部分。
- 运行程序：直接运行MATLAB程序，程序将自动进行模型训练和预测。
- 结果分析：程序将输出分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图，帮助您分析模型的性能。
适用场景
- 数据分类任务，尤其是多特征输入的二分类及多分类问题。
- 需要优化神经网络模型的场景，提升分类预测的准确性。
注意事项
- 请确保您的MATLAB环境已正确配置。
- 替换数据时，请确保数据格式与程序要求一致。
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