基于鲸鱼算法优化门控循环单元GRU神经网络的matlab代码

以下是基于鲸鱼算法优化门控循环单元GRU神经网络的MATLAB代码示例：

%% 数据准备
load('data.mat'); % 加载数据
X = X_train; % 输入数据 X
Y = Y_train; % 输出数据 Y
inputSize = size(X, 2); % 输入数据维度
outputSize = size(Y, 2); % 输出数据维度
hiddenSize = 10; % 隐藏层维度
maxEpochs = 100; % 最大迭代次数
batchSize = 10; % 每个批次的数据量

%% 初始化神经网络参数
params.Wr = randn(hiddenSize, inputSize);
params.Ur = randn(hiddenSize, hiddenSize);
params.br = zeros(hiddenSize, 1);
params.Wz = randn(hiddenSize, inputSize);
params.Uz = randn(hiddenSize, hiddenSize);
params.bz = zeros(hiddenSize, 1);
params.W = randn(hiddenSize, inputSize);
params.U = randn(hiddenSize, hiddenSize);
params.b = zeros(hiddenSize, 1);
params.Wy = randn(outputSize, hiddenSize);
params.by = zeros(outputSize, 1);

%% 训练神经网络
for epoch = 1:maxEpochs
    % 随机排列数据
    idx = randperm(size(X, 1));
    X = X(idx, :);
    Y = Y(idx, :);
    % 分批次训练
    for batch = 1:batchSize:size(X, 1)
        % 获取批次数据
        X_batch = X(batch:min(batch+batchSize-1, end), :);
        Y_batch = Y(batch:min(batch+batchSize-1, end), :);
        % 前向传播
        [h, z, r, y] = gru_forward(X_batch, params);
        % 计算损失
        loss = cross_entropy(y, Y_batch);
        % 反向传播
        [grads, dh_next] = gru_backward(X_batch, Y_batch, h, z, r, params);
        % 更新参数
        params = whale_optimize(params, grads);
    end
end

%% 预测神经网络输出
X_test = X_test; % 输入数据 X_test
[Y_pred, ~] = gru_forward(X_test, params); % 神经网络输出 Y_pred

其中，`gru_forward` 和 `gru_backward` 分别为门控循环单元GRU神经网络的前向传播和反向传播函数，`whale_optimize` 为基于鲸鱼算法的神经网络参数优化函数，具体实现可以参考相关文献或者自行编写。