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xiaoxingkongyuxi
nantangyuxi
7 月前
truexiaoxingkongyuxi

《Python 实现PSO-CNN-BiLSTM多变量时间序列预测（含模型描述及示例代码）》
时间序列预测是数据科学中一个非常重要且应用广泛的领域。在金融、气象、销售预测、能源管理等许多实际问题中，准确的时间序列预测能够显著提高决策的效率和准确性。随着深度学习技术的发展，基于神经网络的时间序列预测方法逐渐成为主流，尤其是基于卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及双向LSTM（BiLSTM）的结合方法，已经在多个领域取得了显著的成果。然而，时间序列数据的预测任务通常具有以下特点：数据的时序性、非线性、复杂的相互关系以及高维度等，如何有效地处理这些问题一直是研究的热点。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/147426539

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)
0 人已经参与 已结束
遗传算法（GA）优化的（LSTM）
0人
北方苍鹰算法（NGO）优化双向长短期记忆网络（BiLSTM
0人
PSO-RBF和RBF粒子群优化算法优化径向基函数神经网络
0人
SO-CNN-BiLSTM
0人
POA-CNN-BiGRU鹈鹕算法优化卷积双向门控循环单元
0人
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
0人
SCN随机配置网络
0人
GAM广义加性模型
0人
CSO-SVM布谷鸟优化算法优化支持向量机
0人
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终于把整个傅里叶变换的家族关联起来了，没想到最后又回到了FS，形成了一个闭环。