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类预测（含模型描述及示例代码）资源-CSDN文库

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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类预测 ..........................................................................................................1

项目背景介绍 ..................................................................................................................................1

项目目标与意义 ..............................................................................................................................2

项目挑战 ..........................................................................................................................................3

项目特点与创新 ..............................................................................................................................3

项目应用领域 ..................................................................................................................................4

项目效果预测图程序设计 ..............................................................................................................4

项目模型架构 ..................................................................................................................................5

项目模型描述及代码示例 ..............................................................................................................5

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类预测

项目背景介绍

随着深度学习和优化算法的快速发展，数据分类预测问题在各个领域（如图像分

类、时间序列预测、医学诊断和金融分析）中逐渐成为研究热点。然而，传统的

分类模型（如支持向量机、决策树等）在处理高维复杂数据时，常常因特征提取

能力不足和泛化能力弱而表现不佳。卷积神经网络（CNN）因其优秀的特征提取

能力，成为深度学习模型的代表之一，尤其在图像处理和空间数据建模方面表现

突出。长短期记忆网络（LSTM）因其在时间序列建模中的强大能力，被广泛用于

序列数据的预测。然而，单一网络架构在实际复杂场景中，往往无法同时满足对

数据空间特征和时间特征的高效建模需求。

为此，融合多种模型的混合架构成为研究方向的热点。CNN 能够提取空间特征，

而 LSTM 擅长建模时间序列特征，通过结合两者的优势，可以在复杂的多维数据

中提取关键特征。同时，空间注意力机制（Spatial Attention Mechanism,

SAM）的引入，可以进一步增强模型对重要空间区域的关注能力，提升分类和预

测的精准度。然而，混合模型通常面临的难题是其庞大的超参数空间，使得模型

优化和训练变得更加复杂。

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