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《Python实现基于GA-CNN遗传算法（GA）优化卷积神经网络进行时间序列预测的详细项目实例》
本项目提出了一种基于遗传算法(GA)优化卷积神经网络(CNN)的时间序列预测方法。通过GA自动搜索最优的CNN结构和超参数组合，解决了传统方法在非线性、高维时序数据预测中的局限性。项目包含完整的数据预处理、模型构建、优化训练、评估和可视化流程，支持多场景应用如金融分析、智能制造、医疗健康等。创新点包括自适应结构优化、全局参数搜索和自动化部署，显著提升了预测精度和泛化能力。实验结果表明，该方法相比传统模型在MSE、MAE等指标上有明显改善，为复杂时序预测任务提供了高效解决方案。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/152509773
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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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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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SSA-XGBoost(麻雀算法优化极限梯度提升树)
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