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基于WOA-BP鲸鱼算法优化BP神经网络进行多维分类预测的研究，可以按照以下步骤进行：
1. 数据准备：首先需要准备多维分类预测的数据集，包括输入特征和对应的类别标签。这些数据可以是结构化数据，例如图像、文本、音频等。
2. BP神经网络模型设计：设计一个适合多维分类预测的BP神经网络模型。这个模型的输入层需要与数据特征的维度相匹配，输出层需要与分类的类别数相匹配。中间隐藏层的神经元数量和层数可以根据具体问题进行调整。
3. WOA-BP鲸鱼算法的实现：实现WOA-BP鲸鱼算法，包括初始化种群、计算适应度函数值、更新种群位置等步骤。在这一过程中，需要将BP神经网络的权值和偏置作为优化的参数，通过WOA算法来优化这些参数。
4. 模型训练与优化：将多维分类预测的数据集输入到WOA-BP神经网络模型中进行训练。在训练过程中，WOA算法会不断优化BP神经网络的参数，以提高模型的分类性能。
5. 模型评估与调优：使用测试集对训练好的WOA-BP神经网络模型进行评估，包括计算分类准确率、混淆矩阵等指标。根据评估结果进行模型参数的调优，以提高分类性能。
6. 结果分析与验证：对优化后的WOA-BP神经网络模型进行结果分析与验证，观察模型的分类效果，检验模型的泛化能力。
通过以上步骤，可以进行基于WOA-BP鲸鱼算法优化BP神经网络的多维分类预测研究，以实现对多维数据的准确分类。
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[1]肖荣鸽,靳帅帅,庄琦,等.基于WOA-BP算法的持液率预测模型研究[J].化学工程, 2022(001):050.
[2]伍星,陈小勇,伍鹏飞,等.基于WOA-BP神经网络的液滴铺展预测[J].包装工程, 2023.
