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《Python 实现BO-CNN-LSTM多输入单输出回归预测的设计项目实例》
BO-CNN-LTTM多输入单输出回归预测模型的提出，能够为金融、能源、医疗、交通等行业提供更为精确的预测结果，进而帮助决策者做出更加科学和精准的决策。BO-CNN-LTTM多输入单输出回归预测模型是一个高度集成的深度学习框架，通过结合卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LTTM）以及贝叶斯优化（BO），能够有效地处理具有多维特征和时序依赖的数据。通过有效地集成各类模型的优点，BO-CNN-LTTM不仅提升了预测的精度，还能够应对多样化的数据特征，提高模型的鲁棒性。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/145111751
你认为以下哪种算法更加有利于多输入单输出分类预测(多选)
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麻雀算法（SSA）优化卷积神经网络（CNN）
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鲸鱼优化算法（WOA）优化的卷积双向长短期记忆网络（CNN-
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贝叶斯优化算法（BO）优化卷积神经网络（CNN）
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S4VM半监督支持向量机
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LR逻辑回归
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MIV-SVM的平均影响值MIV算法结合支持向量机
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BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元
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CNN-BiGRU-Attention
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WOA-CNN-BiLSTM-Attention
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1D-2D-CNN-GRU的多通道
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