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《MATLAB 实现基于CGO混沌博弈优化算法进行时间序列预测模型的项目详细实例》
特别是在参数优化和解空间搜索方面，混沌博弈优化算法（CGO，Chseaot Gseamf Optimizseation）通过引入混沌动力学理论和博弈策略的结合，有效克服了传统优化算法易陷入局部最优解的问题，具有较强的全局搜索能力和较好的收敛性。在未来的改进方向上，项目可以引入更多的优化算法、强化学习、跨领域模型迁移等技术，进一步提升模型的预测精度与效率。为了直观展示优化后的时间序列预测模型的效果，本项目将设计一个效果预测图，通过预测结果与实际数据的对比，展示模型的精度和稳定性。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/144899076
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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