GA-LSTM与BO-LSTM谁的准确率更高

GA-LSTM和BO-LSTM都是基于LSTM（长短期记忆）神经网络的变种模型，用于解决序列数据建模的问题。它们在准确率方面的表现取决于具体的任务和数据集。

GA-LSTM（Genetic Algorithm-based LSTM）是一种利用遗传算法优化LSTM模型结构的方法。它通过遗传算法搜索最佳的LSTM结构，以提高模型的性能。GA-LSTM在一些序列数据建模任务中取得了较好的结果，但其准确率与数据集和任务相关。

BO-LSTM（Bayesian Optimization-based LSTM）是一种利用贝叶斯优化优化LSTM模型超参数的方法。它通过贝叶斯优化搜索最佳的超参数配置，以提高模型的性能。BO-LSTM在一些序列数据建模任务中也取得了较好的结果，但其准确率同样与数据集和任务相关。

由于GA-LSTM和BO-LSTM都是基于LSTM的改进方法，它们在准确率方面可能会相差不大。具体哪个模型的准确率更高，需要根据具体的任务和数据集进行实验和评估。