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

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LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–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