woa-cnn-bilstm回归预测

WOA-CNN-BiLSTM是一种深度学习模型，结合了CNN（卷积神经网络）和BiLSTM（双向长短时记忆网络）的特点。它可以用于回归预测任务，比如时间序列预测。

在WOA-CNN-BiLSTM模型中，首先使用CNN进行特征提取，提取输入数据的局部特征，然后将这些局部特征输入到BiLSTM中进行全局特征提取，获得输入数据的全局特征。最终根据这些特征进行回归预测。

具体地，WOA-CNN-BiLSTM模型可以分为以下几个步骤：

1. 使用CNN对输入数据进行特征提取，得到局部特征。
2. 使用BiLSTM对局部特征进行全局特征提取，得到全局特征。
3. 将全局特征传入一个全连接层，输出回归预测结果。

在训练过程中，可以使用均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）作为损失函数，对模型进行优化。

需要注意的是，WOA-CNN-BiLSTM模型需要大量的数据进行训练，以充分挖掘局部和全局特征，提高预测精度。