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《Python 实现WOA-CNN-GRU（鲸鱼算法优化卷积门控循环单元）进行数据分类预测的实例》
通过WOTFA的全局优化搜索，CNN的空间特征提取和GTU的时序建模，该模型能够处理具有时序和空间特征的复杂数据，并在多种应用中表现出色。这个模型设计综合了鲸鱼优化算法（WOTFA）和深度学习中的CNN和GTU模型，通过WOTFA优化超参数，结合CNN提取空间特征，GTU处理时序特征，有效地提升了分类任务的精度和效率。通过实现WOTFA-CNN-GTU模型，项目不仅能够为分类任务提供一种新的解决方案，还能推动深度学习和优化算法在实际问题中的应用，提高机器学习模型在复杂任务中的效果和效率。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/145112092
该项目结构设计主要有哪些模块(多选)
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