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《有图有真相 MATLAB实现基于GNN-LSTM灰色神经网络（Grey Neural Network, GNN）结合长短期记忆网络（LSTM）进行时间序列预测（代码已调试成功，可一键运行，每一行都有详》
本文介绍了一个基于MATLAB的GNN-LSTM混合模型时间序列预测系统。该系统结合灰色神经网络(GNN)和长短期记忆网络(LSTM)，通过以下步骤实现预测： 生成模拟数据并构造监督学习样本 使用灰色模型GM(1,1)进行基线预测 采用LSTM学习残差序列 支持参数设置、训练停止和模型保存 提供详细评估指标(MAE、sMAPE、MASE等)和可视化结果 系统特点包括： 支持非正数据处理 可调节的超参数和训练控制 自动保存最佳模型 提供带详细注释和简洁版两种代码 生成9种评估图形和完整指标报告 测试结果显示模
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/157054501
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）
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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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DBN-SVM深度置信网络结合支持向量机
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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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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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