鲸鱼算法(WOA)优化BP神经网络分类预测,WOA-BP分类预测，多特征输入模型。 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。

鲸鱼算法(WOA)优化最小二乘支持向量机分类预测，WOA-LSSVM分类预测，多输入单输出模型。 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。

基于鲸鱼算法(WOA)优化高斯过程回归(WOA-GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

鲸鱼算法(WOA)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，WOA-LSTM回归预测，多输入单输出模型 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

鲸鱼算法是模仿鲸鱼捕食行为产生的算法，鲸鱼是一种群居哺乳动物，常常合作对猎物进行围堵和捕猎，鲸鱼算法是一种新型算法，比灰狼算法还要晚，本代码利于鲸鱼算法对多目标进行求解，既对方程组进行求解。代码有通用性，可以更好多目标或者方程组。

1.python程序 2.有数据集，可直接运行

基于WOA优化的libsvm最优参数计算仿真，matlab2021a测试。 [Best_score, Best_pos,~] = WOA(agent, iteration, lb, ub, dim, fobj); cmd = ['-s 5 -t 2 ', '-c ', num2str(Best_pos(1,1)), ' -g ', ... num2str(Best_pos(1,2)), ' -q']; model = libsvmtrain(trainlabel, traindata, cmd);

通过WOA鲸鱼优化算法优化神经网络权值参数的仿真，matlab2021a仿真测试。 inputs=input'; targets=target'; m=length(inputs(:,1)); o=length(targets(:,1)); n=10; net=feedforwardnet(n); net=configure(net,inputs,targets); kk=m*n+n+n+o;

基于WOA鲸鱼优化的5G通信系统资源分配优化，matlab2021a仿真

这里我们上传的WOA算法 是2016年提出的 主要是用来优化各种算法中的参数，在实际问题中也有很大用处，其主要是通过优化参数的方法实现算法的最优解，在实际应用中有比较不错的效果，这里上传相关代码方便大家的运用。