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《Python 实现SO-CNN-GRU蛇群算法优化卷积门控循环单元多输入单输出回归预测（含模型描述及示例代码）》
随着人工智能技术的不断发展，深度学习在各类任务中取得了显著进展。尤其在处理时序数据的领域，循环神经网络（RNN）、长短期记忆（LSTM）网络和门控循环单元（GRU）网络的出现，使得处理具有时间相关性的数据问题变得更加高效。而在处理时序数据时，卷积神经网络（CNN）作为一种强大的特征提取工具，已经被广泛地应用于图像识别、语音识别等任务中。在一些复杂的多输入多输出回归任务中，结合CNN和GRU网络的优势，能够更加高效地处理各种类型的数据，并且提高预测的准确度。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/147426916
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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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