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《MATLAB 实现基于GRNN（广义回归神经网络）进行时间序列预测模型的项目详细实例》
此外，由于GTNN是基于局部加权回归的思想进行训练的，因此它在处理大规模数据时可能会遇到计算量过大的问题，如何通过算法优化提高训练和预测的速度是一个亟待解决的技术难题。本项目旨在通过构建基于GTNN的时间序列预测模型，实现对未来时间序列数据的高效预测，主要目标包括提高模型预测准确性、提升计算效率、增强模型的适应能力，并且探索GTNN在时间序列预测中的应用价值。另外，GTNN对于噪声数据和缺失数据的处理能力也有限，如何进一步增强模型的抗噪声能力，并且实现对于缺失数据的高效处理，是提高模型预测精度的重要方向。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/144997880
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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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