请编写一个Python程序，实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测功能。

实现一个基于鲸鱼优化算法（WOA）优化的卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）的多输入单输出回归预测功能是一个复杂的任务，涉及到多个步骤和组件。由于完整的实现会非常冗长，我将提供一个简化的框架和关键部分的代码示例，帮助你理解如何实现这个功能。

请注意，这个示例不会包含所有细节，比如数据集的准备、鲸鱼优化算法的具体实现（WOA是一个元启发式算法，需要单独实现或引用现有库），以及CNN-BiLSTM模型的具体构建和训练过程。你需要根据实际需求填充和完善这些部分。

1. 导入必要的库

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	import numpy as np
	import pandas as pd
	from sklearn.model_selection import train_test_split
	from sklearn.preprocessing import StandardScaler
	from tensorflow.keras.models import Model
	from tensorflow.keras.layers import Input, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Bidirectional, LSTM, Dense
	from keras.optimizers import Adam
	# 假设你有一个WOA库或自己实现的WOA函数
	# from woa_library import WOA # 这是一个假设的库，你需要自己实现或找到WOA的实现

2. 数据预处理

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	# 读取数据
	# 假设数据是一个CSV文件，其中最后一列是目标变量，其余列是特征
	data = pd.read_csv('your_data.csv')
	# 分离特征和目标变量
	X = data.iloc[:, :-1].values
	y = data.iloc[:, -1].values
	# 数据标准化
	scaler_X = StandardScaler()
	scaler_y = StandardScaler() # 对于回归问题，通常不需要标准化目标变量，但这里为了示例保持一致性
	X_scaled = scaler_X.fit_transform(X)
	y_scaled = scaler_y.fit_transform(y.reshape(-1, 1)).flatten()
	# 分割数据集为训练集和测试集
	X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y_scaled, test_size=0.2, random_state=42)
	# 将数据重塑为CNN接受的形状
	# 假设每个样本有100个时间步长，每个时间步长有10个特征
	X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], 100, 10)) # 根据你的数据调整这些值
	X_test = X_test.reshape((X_test.shape[0], 100, 10))

3. 构建CNN-BiLSTM模型

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	def create_cnn_bilstm_model(input_shape, num_units_lstm, num_filters_cnn, filter_size_cnn):
	inputs = Input(shape=input_shape)
	# CNN层
	x = Conv1D(filters=num_filters_cnn, kernel_size=filter_size_cnn, activation='relu')(inputs)
	x = MaxPooling1D(pool_size=2)(x)
	x = Flatten()(x)
	# BiLSTM层
	x = Bidirectional(LSTM(num_units_lstm, return_sequences=False))(x)
	# 输出层
	outputs = Dense(1)(x)
	model = Model(inputs, outputs)
	model.compile(optimizer=Adam(), loss='mean_squared_error')
	return model
	# 假设的模型参数
	input_shape = (100, 10) # 根据你的数据调整
	num_units_lstm = 50
	num_filters_cnn = 32
	filter_size_cnn = 3
	model = create_cnn_bilstm_model(input_shape, num_units_lstm, num_filters_cnn, filter_size_cnn)

4. 使用WOA优化模型参数

由于WOA的具体实现较为复杂，这里仅提供一个伪代码框架。你需要实现WOA算法，并在每次迭代中使用它来选择最优的模型参数（如LSTM单元数、CNN滤波器数等），然后重新构建和训练模型。

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	# 伪代码框架
	def woa_optimize_model(data_train, data_test, model_creator, num_iterations):
	best_params = None
	best_score = float('inf') # 对于回归问题，我们寻找最小的MSE
	for iteration in range(num_iterations):
	# 使用WOA生成新的参数组合
	# params = woa_generate_new_params() # 你需要实现这个函数
	# 假设我们手动设置一组参数进行示例
	params = {
	'num_units_lstm': np.random.randint(20, 100),
	'num_filters_cnn': np.random.randint(16, 64),
	'filter_size_cnn': np.random.choice([2, 3, 4])
	}
	# 创建并训练模型
	model = model_creator(input_shape, **params)
	model.fit(data_train[0], data_train[1], epochs=10, batch_size=32, verbose=0) # 简化训练过程
	# 评估模型
	loss = model.evaluate(data_test[0], data_test[1], verbose=0)
	# 更新最佳参数和分数
	if loss < best_score:
	best_score = loss
	best_params = params
	# 打印进度
	print(f'Iteration {iteration+1}, Loss: {loss}, Best Loss: {best_score}, Params: {best_params}')
	return best_params, best_score
	# 使用WOA优化模型参数
	best_params, best_score = woa_optimize_model((X_train, y_train), (X_test, y_test), create_cnn_bilstm_model, num_iterations=10)
	# 使用最佳参数重新训练模型
	final_model = create_cnn_bilstm_model(input_shape, **best_params)
	final_model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, verbose=1)
	# 进行预测
	predictions = final_model.predict(X_test)
	predictions = scaler_y.inverse_transform(predictions) # 逆标准化预测结果

5. 输出预测结果

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	# 输出预测结果与实际值的对比
	results = pd.DataFrame({'Actual': y_test, 'Predicted': predictions})
	print(results)

注意事项

1. 数据预处理：确保你的数据格式和形状与模型输入要求相匹配。
2. WOA实现：你需要自己实现鲸鱼优化算法（WOA）或找到一个可靠的库来使用。
3. 模型训练：在实际应用中，你可能需要更多的训练轮次和更大的数据集来获得更好的性能。
4. 参数调整：根据具体问题调整模型参数和训练参数。
5. 评估指标：使用适当的评估指标来评估模型的性能，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等。

这个框架提供了一个起点，你可以根据实际需求进行扩展和修改。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络进行多输入单输出的回归预测。

import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM, Bidirectional, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.callbacks import Callback
import matplotlib.pyplot as plt

# 自定义WOA Callback
class WOACallback(Callback):
    def __init__(self, model):
        self.model = model
    
    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        current_weights = self.model.get_weights()
        new_weights = self.woa_optimize(current_weights)
        self.model.set_weights(new_weights)

    def woa_optimize(self, current_weights):
        # 实现你的WOA算法优化逻辑
        # 这里只是一个示例，使用随机生成的新权重
        new_weights = [np.random.randn(*weights.shape) for weights in current_weights] 
        return new_weights

# 生成模拟数据
x1 = np.random.rand(100, 10)  # 输入1
x2 = np.random.rand(100, 5)   # 输入2
y = np.random.rand(100, 1)    # 输出

# 构建神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(10, 1)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Bidirectional(LSTM(16, activation='relu')))
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(), loss='mse')

# 使用WOA Callback优化模型
woa_callback = WOACallback(model)

# 训练模型
history = model.fit([x1, x2], y, epochs=10, callbacks=[woa_callback])

# 可视化训练过程
plt.plot(history.history['loss'])
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.show()
 

这个示例代码中，我们首先导入需要的库，然后定义了一个自定义的WOA Callback类，用于实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法的权重优化逻辑。在on_epoch_end方法中，我们首先获取当前模型的权重，然后通过WOA算法生成新的权重，并将其应用于模型。

接下来，我们生成了随机的模拟数据，包括输入1、输入2和输出。然后，我们构建了一个简单的卷积双向长短期记忆神经网络模型，其中包含了一个卷积层、一个最大池化层、一个双向LSTM层和一个全连接层。然后，我们编译了模型，使用Adam优化器和均方误差损失函数。

接下来，我们创建了一个WOA Callback实例，并将其传递给模型的fit方法作为回调函数。在训练过程中，每个epoch结束时，WOA Callback会根据当前模型的权重进行WOA算法优化。最后，我们使用matplotlib库将训练过程中的损失可视化。

请注意，这个示例代码中的WOA算法优化逻辑只是一个示例，实际使用中需要根据具体需求进行修改和完善。同时，如果数据量较大，可能需要增加训练轮数和调整其他超参数以获得更好的性能。