鲸鱼算法(WOA)优化长短期记忆神经网络(LSTM) 数据回归预测
本仓库提供了一套高效且易用的解决方案，旨在通过集成鲸鱼优化算法(WOA)来增强长短期记忆神经网络(LSTM)在数据回归预测中的性能。此模型特别适用于复杂时间序列分析，实现精确的预测功能。多输入单输出的设计使得该模型能够针对多种影响因素进行综合考虑，同时提供单一结果输出，简化了预测任务的处理流程。
核心特点：
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算法结合：结合了鲸鱼算法的全局搜索能力和LSTM的强大序列模式识别能力，提高了模型的训练效率和预测准确性。
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评价指标全面：提供了五种关键评估指标：决定系数(R²)、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)，帮助用户全方位理解模型性能。
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代码高质量：源码编写清晰，注释详尽，便于研究人员和开发者快速上手，理解算法机制，并可根据需要轻松调整或融入到自己的项目中。
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应用场景广泛：适合金融数据分析、能源消耗预测、天气预报等多种领域的长期和短期趋势预测。
如何使用：
- 环境准备：确保你的开发环境中已安装Python及相关深度学习库（如TensorFlow, Keras）。
- 数据替换：将你的数据集按照说明格式导入，模型支持自定义输入输出。
- 运行模型：按照提供的指南配置参数，执行代码开始训练和预测。
- 性能评估：利用内置的评估指标分析预测结果，优化模型直到满足性能需求。
贡献者欢迎：
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