基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)分类预测，SSA-CNN-GRU多特征输入模型。
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基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)分类预测，SSA-CNN-GRU多特征输入模型。
优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数。
多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。
程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。
代码参考：https://mbd.pub/o/bread/ZJWXm5hq SSA-CNN-GRU分类
https://mbd.pub/o/bread/ZJWXm5ht 贝叶斯-CNN-GRU分类
https://mbd.pub/o/bread/ZJWXmphu SSA-CNN-BILSTM分类
https://mbd.pub/o/bread/ZJWXmpxy 贝叶斯-CNN-BILSTM分类
https://mbd.pub/o/bread/ZJWXkpZs WOA-CNN-LSTM分类
https://mbd.pub/o/bread/ZJWXmJlp 贝叶斯-CNN-LSTM分类
代码：https://mbd.pub/o/DDR1
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