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《Python实现基于NGO-CNN-BiGRU-Attention北方苍鹰优化算法（NGO）优化卷积双向门控循环单元结合注意力机制进行时间序列预测的详细项目实例》
本文介绍了一个基于北方苍鹰优化算法(NGO)优化的CNN-BiGRU-Attention混合模型用于时间序列预测的项目。该项目通过融合CNN的特征提取能力、BiGRU的时序建模能力以及注意力机制的关键信息聚焦能力，结合NGO算法的智能参数优化，构建了一个高性能的时间序列预测框架。 项目特点包括： 采用多层级特征提取网络，结合CNN、BiGRU和注意力机制 使用NGO算法自动优化模型超参数，避免人工调参的局限性 集成数据增强和正则化技术，提高模型泛化能力 提供可视化分析工具，增强模型可解释性 支持端到端自动化
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/151689042
你认为以下哪种算法更加有利于多输入单输出分类预测(多选)
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麻雀算法（SSA）优化卷积神经网络（CNN）
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鲸鱼优化算法（WOA）优化的卷积双向长短期记忆网络（CNN-
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贝叶斯优化算法（BO）优化卷积神经网络（CNN）
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S4VM半监督支持向量机
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LR逻辑回归
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WOA-CNN-BiGRU-Attention
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MIV-SVM的平均影响值MIV算法结合支持向量机
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BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元
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CNN-BiGRU-Attention
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1D-2D-CNN-GRU的多通道
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