个人建设视频网站,网站怎么进,企业管理软件a6怎么新建账套,网站建设网络营销平台: 云搜系统回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序 CNN-WOA-LSSVM 文章目录 一、基本原理1. 数据预处理2. 特征提取#xff08;CNN#xff09;3. 参数优化#xff08;WOA#xff09;4. 模型训练#xff08;LSSVM#xff09;5. 模型评估和优… 回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序 CNN-WOA-LSSVM 文章目录 一、基本原理1. 数据预处理2. 特征提取CNN3. 参数优化WOA4. 模型训练LSSVM5. 模型评估和优化6. 预测总结 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序 CNN-WOA-LSSVM 一、基本原理
了解了下面是结合CNN、WOA和LSSVM进行数据回归预测的详细原理和流程
1. 数据预处理
数据清洗去除缺失值和异常值。数据归一化将数据标准化至统一范围以确保CNN和LSSVM的训练效果。
2. 特征提取CNN
构建CNN模型设计卷积层、池化层和全连接层。 卷积层提取数据中的局部特征。池化层减少特征图的维度保留主要信息。全连接层将特征整合成一个扁平的向量。 训练CNN通过反向传播算法优化网络参数。特征提取使用训练好的CNN提取数据的高级特征。
3. 参数优化WOA
初始化WOA定义鲸鱼个体作为LSSVM参数的候选值如核函数参数和正则化参数。评估适应度使用LSSVM在特定参数下训练模型并计算性能指标如MSE。适应度值是模型性能的反映。WOA优化 更新位置根据鲸鱼优化策略调整参数候选值。迭代重复评估和更新直到找到最佳参数组合。
4. 模型训练LSSVM
定义LSSVM模型选择核函数并设置其参数通过WOA优化的参数来训练LSSVM回归模型。训练过程优化LSSVM的目标函数找到最佳模型参数。
5. 模型评估和优化
交叉验证使用交叉验证技术评估模型的性能。调整超参数根据评估结果进一步调整CNN、WOA和LSSVM的超参数以提高模型性能。
6. 预测
应用模型用训练好的CNN提取新数据特征利用WOA优化的LSSVM进行回归预测。
总结
结合CNN的特征提取、WOA的参数优化和LSSVM的回归能力可以高效地进行数据回归预测。每一步都在为最终的预测准确性和模型性能做出贡献。
二、实验结果
CNN-WOA-LSSVM回归预测结果
三、核心代码
%% 数据分析
num_size 0.7; % 训练集占数据集比例
outdim 1; % 最后一列为输出
num_samples size(res, 1); % 样本个数
res res(randperm(num_samples), :); % 打乱数据集不希望打乱时注释该行
num_train_s round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度%% 划分训练集和测试集
P_train res(1: num_train_s, 1: f_);
T_train res(1: num_train_s, f_ 1: end);
M size(P_train, 2);P_test res(num_train_s 1: end, 1: f_);
T_test res(num_train_s 1: end, f_ 1: end);
N size(P_test, 2);%% 数据归一化
[p_train, ps_input] mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test mapminmax(apply, P_test, ps_input);[t_train, ps_output] mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test mapminmax(apply, T_test, ps_output);
四、代码获取
私信即可 50米
五、总结
包括但不限于 优化BP神经网络深度神经网络DNN极限学习机ELM鲁棒极限学习机RELM核极限学习机KELM混合核极限学习机HKELM支持向量机SVR相关向量机RVM最小二乘回归PLS最小二乘支持向量机LSSVMLightGBMXgboostRBF径向基神经网络概率神经网络PNNGRNNElman随机森林RF卷积神经网络CNN长短期记忆网络LSTMBiLSTMGRUBiGRUTCNBiTCNCNN-LSTMTCN-LSTMBiTCN-BiGRULSTM–AttentionVMD–LSTMPCA–BP等等
用于数据的分类时序回归预测。 多特征输入单输出多输出
