MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测 1.Matlab实现WOA-CNN-BiGRU多特征分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2020b及以上； 2.基于鲸鱼算法(WOA)优化卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BiGRU)分类预测，优化参数为，学习率，隐含层节点，正则化参数； 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用； 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图； 4.data为数据集，输入12个特征，分四类；运行主程序即可，其余为函数文件，无需运行.

1. 对应视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1xa411K7aF/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现支持向量机的数据分类预测（完整源码和数据) 3. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 4. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 5. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 6. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本 7. 其他代码连接：https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统

基于LSTM长短期记忆网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 基于LSTM长短期记忆网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 基于LSTM长短期记忆网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 运行环境Matlab2018b及以上。

基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 输入多个特征，分四类。 基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 输入多个特征，分四类。 基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 输入多个特征，分四类。

基于BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 输入多个特征，分四类。 基于BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 基于BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）

基于TCN时间卷积神经网络的数据分类预测（Matlab完整源码和数据） TCN时间卷积神经网络,数据分类预测,输入多个数据，分四类特征。 运行环境2021b及以上，TCN时间卷积神经网络的数据分类

基于PSO-BP粒子群优化BP神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 基于PSO-BP粒子群优化BP神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 输入12个特征，分四类。

基于SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 基于SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 基于SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 输入多个特征，分四类。

基于支持向量机的数据分类预测(SVM) （Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于支持向量机的数据分类预测(SVM) （Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于支持向量机的数据分类预测(SVM) （Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上

基于CNN卷积神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于CNN卷积神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于CNN卷积神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上