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《Matlab实现POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测》
在现代机器学习与深度学习领域，卷积神经网络（CNN）和支持向量机（TVM）作为两种经典的算法，广泛应用于各类分类、回归与预测任务。卷积神经网络特别适合处理图像数据，其通过多层卷积操作，能够有效提取局部特征并逐层构建更为复杂的特征表达。而支持向量机是一种强大的监督学习算法，广泛用于分类和回归任务，特别是在小样本、高维度的情况下表现出色。然而，这两种算法各有优缺点，卷积神经网络通常需要大量的数据和计算资源，而支持向量机虽然在小数据集上表现出色，但其对高维特征的处理相对较弱。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/144531709
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双向门控循环单元（BiGRU）
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WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神
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Attention-GRU
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CNN-BiGRU-Attention
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WOA-CNN-BiGRU-Attention
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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
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SSA-XGBoost(麻雀算法优化极限梯度提升树)
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