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《Matlab实现BiGRU-Mutilhead-Attention双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时序预测的详细项目实例》
在多变量时序数据预测的研究中，时序数据的建模和预测一直是一个挑战性的任务，尤其是当数据具有复杂的非线性、长时依赖性和多维特征时。然而，现有的深度学习方法在处理复杂时序数据时，仍面临着几个关键问题：如何捕捉多变量时序数据中的长时依赖性、如何高效融合多种信息源，以及如何提高模型的可解释性和准确性。该模型在处理具有长时依赖性的时序数据时，展现出良好的性能。在未来的工作中，我们计划优化现有模型，提升其跨领域应用的能力，并引入更多的前沿技术，如图神经网络、强化学习等，以进一步提高预测的准确性和效率。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/144997849
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
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