Matlab实现WOA-CNN-LSTM-SAM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆神经网络融合空间注意力机制的数据分...

内容概要：本文档详细介绍了使用鲸鱼优化算法（WOA）优化卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和空间注意力机制（SAM）的混合模型，在数据分类预测中的实现过程。文章首先分析了项目背景、目标、挑战和创新点，然后详细描述了混合模型的架构、算法流程和具体实现步骤。此外，还提供了Matlab代码和GUI设计，帮助用户更好地理解和使用模型。 适合人群：具备一定的编程基础和深度学习知识的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标：①医学诊断：通过医学影像数据实现疾病分类，辅助医生进行诊断决策；②时间序列预测：应用于金融市场，对股票价格等时间序列数据进行分类和趋势预测；③工业故障检测：监测设备运行状态，检测并分类故障类型；④遥感影像分类：对卫星图像进行地物分类，支持环境监测；⑤自然语言处理：结合LSTM处理文本序列，用于文本分类任务；⑥交通流量预测：对交通传感器数据进行分类和趋势预测，支持智能交通管理；⑦能源管理：在电力行业中分类电力负荷数据，优化能源分配；⑧用户行为分析：在电商领域分析用户行为数据，分类用户兴趣。 其他说明：本文档不仅提供了详细的模型架构和实现步骤，还讨论了模型的性能评估、防止过拟合的技术和优化策略。附带的Matlab代码和GUI设计使得模型的部署和使用更加便捷。此外，文中还列举了多个应用领域的具体案例，帮助读者理解模型的实际应用价值。