whale_optimization、gru_loss、gru_predict函数分别怎么写

1. `whale_optimization` 函数的实现：

def whale_optimization(objective_function, bounds, num_whales=5, max_iterations=100):
    # 初始化鲸群的位置
    whales_position = np.random.uniform(bounds[0], bounds[1], size=(num_whales, len(bounds)))
    # 鲸群的最优位置
    best_position = None
    # 鲸群的最优得分
    best_score = np.inf
    # 迭代优化过程
    for i in range(max_iterations):
        for j in range(num_whales):
            # 计算当前鲸群中每只鲸的适应度得分
            score = objective_function(whales_position[j])
            # 如果当前得分比历史最优得分更好，则更新最优得分和最优位置
            if score < best_score:
                best_score = score
                best_position = whales_position[j]
            # 随机选择一只鲸作为领头鲸
            a = 2 * np.random.rand(len(bounds)) - 1
            # 计算当前鲸与领头鲸的距离
            distance_to_leader = np.abs(best_position - whales_position[j])
            # 计算当前鲸的步长
            step = np.exp(-i / max_iterations) * np.sin(2 * np.pi * i / max_iterations)
            # 更新当前鲸的位置
            whales_position[j] = best_position - a * distance_to_leader * step
    return best_position, best_score

2. `gru_loss` 函数的实现：

def gru_loss(y_true, y_pred):
    # 计算每个时间步上预测值与真实值之间的平均平方误差
    mse = tf.keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred)
    # 将每个时间步上的误差加和求平均，作为最终的损失值
    loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(mse, axis=1))
    return loss

3. `gru_predict` 函数的实现：

def gru_predict(model, X):
    # 使用训练好的模型对测试数据进行预测
    y_pred = model.predict(X)
    # 将预测结果转换为整数类型
    y_pred = np.round(y_pred).astype(int)
    # 返回预测结果
    return y_pred

其中，`model` 是已经训练好的 GRU 模型，`X` 是待预测的测试数据。该函数通过调用 Keras 模型的 `predict` 方法对测试数据进行预测，并将预测结果四舍五入为整数类型后返回。