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《Python 实现基于 GRU（门控循环单元）的时间序列预测》
的一种变体，能更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。我们将使用生成的时间序列数据，构建一个。模型，实现了对模拟时间序列数据的有效预测。首先，我们创建一个简单的时间序列数据集，模拟正弦波加上一些噪声。对于较复杂的时间序列，考虑使用更深的网络结构或者不同类型的层。将数据集分为训练集和测试集，并准备输入和输出数据。结合的混合模型，进一步提高对时序数据的学习能力。单元的数量和层数、学习率等，以优化模型性能。在捕捉时间序列的时序特性方面表现良好。我们将训练模型并在测试集上评估性能。）的时间序列预测模型。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/143827065
你认为以下哪种算法更加有利于多输入单输出回归预测(多选)
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遗传算法（GA）优化的（LSTM）
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北方苍鹰算法（NGO）优化双向长短期记忆网络（BiLSTM
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PSO-RBF和RBF粒子群优化算法优化径向基函数神经网络
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SO-CNN-BiLSTM
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POA-CNN-BiGRU鹈鹕算法优化卷积双向门控循环单元
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WOA-SVM鲸鱼算法优化支持向量机
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GA-APSO-IBP改进遗传-粒子群算法优化双层BP神经网
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SCN随机配置网络
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GAM广义加性模型
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CSO-SVM布谷鸟优化算法优化支持向量机
0人
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