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《MATLAB 实现结合CNN、BiLSTM和SEBlock的多输入分类预测模型》
MATLAB实现结合CNN、BiLSTM和SEBlock的多输入分类预测模型（包含详细的完整的程序和数据）资源-CSDN文库。MATLAB实现结合CNN、BiLSTM和SEBlock的多输入分类预测模型（包含详细的完整的程序和数据）资源-CSDN文库。提升模型性能，以实现对多输入特征的分类预测。该模型适用于各种时间序列数据和多维特征数据的分类任务。：根据需要，可以添加结果可视化部分，以显示不同类别的分布和模型的决策边界。示例包括数据准备、模型构建、训练和测试、以及效果评估。：学习特征之间的长短期依赖关系。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/144168168
你认为以下哪种算法更加有利于时间序列预测(多选)
1 人已经参与 已结束
双向门控循环单元（BiGRU）
0人
WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神
1人
Attention-GRU
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CNN-BiGRU-Attention
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WOA-CNN-BiGRU-Attention
0人
SO-CNN-BiGRU蛇群算法优化卷积双向门控循环单元
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DBN-SVM深度置信网络结合支持向量机
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CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络
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BiTCN-BiGRU-Attention
0人
SSA-XGBoost(麻雀算法优化极限梯度提升树)
1人
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