热门
最新
红包
立Flag
投票
同城
我的
发布
《Python实现基于CPO-BiTCN-BiGRU冠豪猪优化算法（CPO）优化双向时间卷积门控循环单元进行多变量时间序列预测的详细项目实例》
摘要： 本项目提出了一种基于冠豪猪优化算法(CPO)优化的双向时间卷积门控循环单元(BiKTCN-BiKGXZ)混合模型，用于多变量时间序列预测。该模型结合了BiKTCN的局部时序特征提取能力和BiKGXZ的长短期依赖建模优势，并通过CPO算法自动优化网络结构和超参数。系统采用模块化设计，包含数据预处理、模型训练、优化算法和可视化等功能模块，支持分布式部署和实时推理。实验表明，该方法在交通流量、环境监测等领域的多变量预测任务中，较传统模型提升了预测精度和鲁棒性。项目创新性地将CPO算法应用于深度学习参数优化
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/148405093
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
0人
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
CSDN App 扫码分享
评论
点赞
- 复制链接
- 举报
