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《Python 实现WOA-GRU（鲸鱼优化算法优化的门控循环单元）进行时间序列预测》
的时间序列预测方法。我们将使用合成数据进行模型训练与评估，并详细讲解每个步骤。的参数设置（如鲸鱼数量、迭代次数）会影响结果，建议进行多次实验寻找最佳组合。的时间序列预测的完整示例代码，您可以直接运行并根据需要进行调整。利用更复杂的真实数据集进行测试，验证模型的泛化能力。数据预处理很重要，确保时间序列数据的连续性和规律性。将生成的数据集划分为训练集和测试集，并格式化为适合。在本项目中，我们将实现一种结合鲸鱼优化算法（我们将生成一个用于预测的合成时间序列数据集。）的超参数，达到较好的时间序列预测效果。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/143826956
你认为以下哪种算法更加有利于多输入单输出分类预测(多选)
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麻雀算法（SSA）优化卷积神经网络（CNN）
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鲸鱼优化算法（WOA）优化的卷积双向长短期记忆网络（CNN-
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贝叶斯优化算法（BO）优化卷积神经网络（CNN）
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S4VM半监督支持向量机
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LR逻辑回归
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WOA-CNN-BiGRU-Attention
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MIV-SVM的平均影响值MIV算法结合支持向量机
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BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元
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CNN-BiGRU-Attention
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EVO-CNN
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