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《MATLAB实现基于哈里斯鹰优化算法（HHO）进行无人机三维路径规划的详细项目实例》
摘要： 本项目基于哈里斯鹰优化算法（HHO）实现无人机三维路径规划，通过模拟哈里斯鹰捕猎行为优化路径节点坐标，解决复杂环境下的避障与路径优化问题。系统采用模块化设计，包含环境建模、HHO算法优化、路径平滑和验证四大核心模块。算法通过探索与开发两阶段动态调整路径点，适应度函数融合路径长度与障碍惩罚实现多目标优化，支持动态环境实时重规划。实验表明，该方法在计算效率和路径质量上优于传统算法，适用于物流配送、灾害救援等场景。项目创新点包括自适应参数调节、三维体素环境建模和动力学适配路径平滑，未来将扩展至多机协同规划
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/149244469
你认为以下哪种算法更加有利于时间序列预测(多选)
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双向门控循环单元（BiGRU）
WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神
Attention-GRU
CNN-BiGRU-Attention
WOA-CNN-BiGRU-Attention
SO-CNN-BiGRU蛇群算法优化卷积双向门控循环单元
DBN-SVM深度置信网络结合支持向量机
CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络
BiTCN-BiGRU-Attention
SSA-XGBoost(麻雀算法优化极限梯度提升树)
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